koglist

koglist@maillist.ttk.hu

5 participants
5923 discussions

EMCSR'94 European Meeting on Cybernetics and Systems Research

by Gergely Csibra

----- Forwarded message begins here ----- From: sec(a)ai.univie.ac.at <sec(a)ai.univie.ac.at> Wed, 9 Feb 1994 14:36:11 GMT Subject: EMCSR'94 European Meeting on Cybernetics and Systems Research * * * * * TWELFTH EUROPEAN MEETING * * ON * * CYBERNETICS AND SYSTEMS RESEARCH * * (EMCSR 1994) * April 5 - 8, 1994 UNIVERSITY OF VIENNA organized by the Austrian Society for Cybernetic Studies in cooperation with Dept.of Medical Cybernetics and Artificial Intelligence, Univ.of Vienna and International Federation for Systems Research Plenary lectures: ***************** MARGARET BODEN (United Kingdom): "Artificial Intelligence and Creativity" STEPHEN GROSSBERG (USA): "Neural Networks for Learning, Recognition, and Prediction" STUART A. UMPLEBY (USA): "Twenty Years of Second Order Cybernetics" 241 papers will be presented and discussed in the following symposia: ********************************************************************* GENERAL SYSTEMS METHODOLOGY G.J.Klir (USA) ADVANCES IN MATHEMATICAL SYSTEMS THEORY J.Miro (Spain), M.Peschel (Germany), F.Pichler (Austria) FUZZY SYSTEMS, APPROXIMATE REASONING AND KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS C.Carlsson (Finland), K.-P.Adlassnig (Austria), E.P.Klement (Austria) DESIGNING AND SYSTEMS, AND THEIR EDUCATION B.Banathy (USA), W.Gasparski (Poland), G.Goldschmidt (Israel) HUMANITY, ARCHITECTURE AND CONCEPTUALIZATION G.Pask (United Kingdom), G.de Zeeuw (Netherlands) BIOCYBERNETICS AND MATHEMATICAL BIOLOGY L.M.Ricciardi (Italy) SYSTEMS AND ECOLOGY F.J.Radermacher (Germany), K.Fedra (Austria) CYBERNETICS AND INFORMATICS IN MEDICINE G.Gell (Austria), G.Porenta (Austria) CYBERNETICS OF SOCIO-ECONOMIC SYSTEMS K.Balkus (USA), O.Ladanyi (Austria) SYSTEMS, MANAGEMENT AND ORGANIZATION G.Broekstra (Netherlands), R.Hough (USA) CYBERNETICS OF COUNTRY DEVELOPMENT P.Ballonoff (USA), T.Koizumi (USA), S.A.Umpleby (USA) COMMUNICATION AND COMPUTERS A M.Tjoa (Austria) INTELLIGENT AUTONOMOUS SYSTEMS J.Rozenblit (USA), H.Praehofer (Austria) CYBERNETIC PRINCIPLES OF KNOWLEDGE DEVELOPMENT F.Heylighen (Belgium), S.A.Umpleby (USA) CYBERNETICS, SYSTEMS AND PSYCHOTHERAPY M.Okuyama (Japan), H.Koizumi (USA) ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND ADAPTIVE SYSTEMS S.Grossberg (USA), G.Dorffner (Austria) ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND COGNITIVE SCIENCE V.Marik (Czech Republic), R.Born (Austria) TUTORIALS: ********** A SYNTACTIC APPROACH TO HEURISTIC NETWORKS: LINGUISTIC GEOMETRY Prof.Boris Stilman, University of Colorado, Denver, USA FUZZY SETS AND IMPRECISE BUT RELEVANT DECISIONS Prof.Christer Carlsson, Abo Akademi University, Abo, Finland CONTEXTUAL SYSTEMS: A NEW TECHNOLOGY FOR KNOWLEDGE BASED SYSTEM DEVELOPMENT Dr.Irina V. Ezhkova, Russian Academy of Science, Moscow TWENTY YEARS OF SECOND ORDER CYBERNETICS Prof.Stuart A. Umpleby, George Washington University, Washington, D.C., USA PROCEEDINGS: ************ Trappl R.(ed.): CYBERNETICS AND SYSTEMS '94, 2 vols, 1911 pages, World Scientific Publishing, Singapore. FOR FURTHER INFORMATION PLEASE CONTACT: *************************************** EMCSR'94 Secretariat c/o Austrian Society for Cybernetic Studies Schottengasse 3 A-1010 Vienna Austria Phone: +43-1-53532810 Fax: +43-1-5320652 E-mail: sec(a)ai.univie.ac.at -- paolo petta +43-1-5336112(Tel) Austrian Research Inst. for Artificial Intelligence +43-1-5320652(Fax) Schottengasse 3, A-1010 Vienna, Austria, Europe paolo(a)ai.univie.ac.at ------ Forwarded message ends here ------

32 years, 2 months

KOGLIST: re: CogNeuro Discussion List

by benke＠sfu.ca

A kovetkezo ertesitest tovabbitom. I am forwarding the following announcment. Laborfalvi Benke Tibor Tibor Benke /benke(a)sfu.ca (^)%(#) >@> Graduate Student (MA program) >@> Department of Sociology and Anthropology >@> Simon Fraser University, >@> Burnaby, B.C., Canada. V5A 1S6 ************************start***************** >Date: Mon, 7 Feb 1994 23:32:41 -0500 >Reply-To: PSYCHE Discussion Forum <PSYCHE-D%NKI.BITNET(a)uga.cc.uga.edu> >Sender: PSYCHE Discussion Forum <PSYCHE-D%NKI.BITNET(a)uga.cc.uga.edu> >From: PATRICK WILKEN <X91007(a)pitvax.xx.rmit.edu.au> >Subject: CogNeuro Discussion List >X-To: psyche-d(a)nki.bitnet >To: Multiple recipients of list PSYCHE-D <PSYCHE-D%NKI.BITNET(a)uga.cc.uga.edu> > >From: Peter G. Grossenbacher <pgg1001(a)phx.cam.ac.uk> > >> As part of the Psyche discussion list, I received your post announcing Crick's >> talk. You mentioned that it came from a cogNeuro list. >> >> As I recently completed a doctoral program which emphasized cognitive >> neuroscience, I am keen to join a discussion list in that field, and this is >> the first that I have heard of a "cogNeuro" list. >> >> Could you let me know the address to which I should post to request joining? >> Other psyche participants might also want this information. Otherwise, I will >> send a query to cogneuro(a)ptolemy.arc.nasa.gov. I am first writing to you >> because I fear that my query would just add noise to a list, and might not get >> to the list administrator. >> >> Thanks for your help! >> >> Peter G. Grossenbacher, Ph.D. >> Department of Experimental Psychology >> Downing Street, Cambridge, CB2 3EB, ENGLAND >> email: pgg1001(a)phx.cam.ac.uk, or uk.ac.cambridge.phoenix > >This is the info. I have on the CogNeuro Mailing List. Hope >it helps. > >-Patrick > > >THE COGNEURO (COGNITIVE NEUROSCIENCE) MAILING LIST > >DATE > >This announcement is new as of 5/8/93. Please store it for reference. > >SUBJECT > >This list is an informal way to discuss phenomena at the interface of >cognitive science and neuroscience. The discussion is scientific and >academic. Topics include: > > o biological aspects of behavior; high level issues in neuroscience; > o neuropsych issues in ethology, ecology, genetics, pharmacology; > o imaging, simulation, innovative use of computers for cogneuro; > o books, papers, paradigms, research directions, new results. > o curricula, graduate programs, jobs, funding. > >Very important: > > o The list is self-moderating. Please read GUIDELINES below. > > o Please read HOW TO USE THIS LIST, below, BEFORE you subscribe or > forward the list's address to a colleague. > >GUIDELINES > >The language of the list is English. > >The list is meant to be low in volume and high in S/N ratio. > >Controversy and informal speculation are as welcome as orthodoxy and >rigor. Because cogneuro is a huge field, submissions shouldn't be >off-topic or otherwise not essentially scientific or academic. Since >the emphasis is scientific and academic, participants are expected to >be both tolerant of other participants' opinions and choice of words >and respectful in advance of their sensitivities. > >The list is initially open to anybody who is interested, but might be >closed or restricted soon to keep the quality up. Although I don't >expect ever to need to exercise it, I reserve the right to remove >anybody from the list if there are problems, especially if these >directions are not absorbed. I want to keep a spirit of free exchange >of cognitive neuroscience. > >The premise upon which the list is founded is that no editor, censor, >dictator, alpha male figure, or committee is likely to do as good a >job in this context as your desire and that of your colleagues to >MAINTAIN A REPUTATION FOR QUALITY. It is an exercise in >SELF-MODERATION, and a potential model for future scientific >collaboration on the net. It requires more from you, but I believe >that it has the potential to bear fruit that will make it well worth >while. > >I hope you join; please feel free to ask me any questions. > >HOW TO USE THIS LIST > >Would you like to avoid these common mailing list problems? > > o Sending a trivial administrative message to 500 of your > colleagues, all over the world, in an age when the computer > never forgets? > > o Being subscribed or unsubscribed unintentionally? > > o Experiencing anxiety over acknowledgements? > >Don't worry, avoiding mortification and inconvenience is EASY AS PIE. >Just follow these directions EXACTLY! A word to the wise: the >excruciating detail of this announcement is due to each of the above >mistakes actually having occurred. With luck, this will prevent them. > >Note: THIS IS NOT LISTSERV. There are many types of mailing lists, >only a few of which are Listserv. Listserv does not run under UNIX, >to my knowledge, so its commands will not work. > >To UNSUBSCRIBE, send mail like this. > > To: cogneuro-request(a)ptolemy.arc.nasa.gov > Subject: cogneuro: unsubscribe > >To SUBSCRIBE, send mail like this. > > To: cogneuro-request(a)ptolemy.arc.nasa.gov > Subject: cogneuro: I read and understood the instructions > >In the body of your message, please write the DATE of this >announcement (see above) and any information about yourself that you'd >like me to know. You must have a FULL REAL NAME in the From: header, >as well as an address. > >THERE WILL BE NO AUTOMATIC CONFIRMATION OR ACKNOWLEDGEMENT, but you >might get a note from me welcoming you if I am not swamped with >requests. There should be a delay of a day or two for all requests, >since the mechanism is only semi-automatic and I am not on-line >continuously. There is a human being on the other end of the line. >(A live, breathing, real, emotion-feeling, existing, remembering human >being, not a regression of computer homunculi. Please remember this.) > >You can usually add a "return-receipt-to: (your address)" header just >above the subject header if your mailer allows you to. That will tell >you that ptolemy received your mail, but it will not assure you that >you are actually on or off the list. There is as yet no mechanism to >assure this, but no subscriber who has followed the directions has had >any difficulties. If you aren't sure, mail the administrator as >below. > >To CHANGE YOUR EMAIL ADDRESS, or if you know that your MACHINE WILL GO >DOWN for a while, or in case you LEAVE THE NET, say, for the summer, >simply unsubscribe from your old address and resubscribe when you >return to the net. If you want to be sure, you can put a note to the >effect that that is what you are doing in the subject line after the >"subscribe". If you REALLY want to be sure, wait a day or two before >resubscribing, to let the unsubscribe take effect first. While you >can SOMETIMES get away with not doing this (because the software can >sometimes guess who you are), it risks a great deal of work on my part >and anxiety on yours. (Note: the list has to have a constant full >real name if you change your address, or the same address if you >change your name. Otherwise, how can it possibly tell that you are >the same person as the previous requester? Answer: it can't read >minds.) > >To POST (send a message to everybody on the list), send mail to >cogneuro(a)ptolemy.arc.nasa.gov, or followup to an existing message. > >e.g. > > To: cogneuro(a)ptolemy.arc.nasa.gov > Subject: corpus callosum > >To REPLY to the poster, just use the reply command of your mail reader >as with any other message. Do be sure that the "cogneuro" addresses >are not in the headers if you don't want your reply posted. > >To ask a METAQUESTION (a question or comment about the list), or if >you have any PROBLEMS, send mail to the ADMINISTRATOR at >cogneuro-request(a)ptolemy.arc.nasa.gov. Do not under any circumstances >inconvenience the entire list with a problem. They will remember you! >SUGGESTIONS for improving this announcement or the list are very >welcome. This announcement is intended to balance giving you concise >information with making sure that common errors don't occur. > >If YOUR MACHINE GOES DOWN for a long time, or for some other reason >mail to you bounces, I might remove you from the list. It's nothing >personal at all; it's just that I receive bounces for EVERY post to >the list, and have to correct each one manually. If you are concerned >that this might have happened, you can resubscribe without fear of >double subscription. That is because my software, for all its >shortcomings, does know who you are (by your full real name or your >address, assuming you have not changed them -- see above) and usually >won't think you're two people. If you get MULTIPLE MESSAGES, it might >be because somebody is also gatewaying cogneuro to another, perhaps >local, list that you are on. In that case, you can unsubscribe from >either of the lists. If you're not sure, just contact me. > >Whatever you do, if you have a REQUEST, contact your friendly, unpaid >administrator, me, at cogneuro-request. You must NOT mail it to the >entire list, no matter what. It will not help in any way, and your >request might be delayed. (If you are not already convinced, that >this perhaps knowing that 500 of your reviewers and grant sources will >be inconvenienced will work. It GALLS me to have to say this type of >thing, for I believe in the community and the desire of most people to >do the right thing, so I apologize. But it is NECESSARY to mention.) > >More things necessary to mention: Unless otherwise noted, SUBMISSIONS >may be FORWARDED by list members to other interested people as long as >the author and the list are attributed and quoted correctly. I >generally try to protect subscribers' privacy, but PRIVACY CANNOT BE >GUARANTEED. Any IDENTITY you use must be consistent for as long as >you are subscribed. Only subscribers may post. Any and all illegal >activity is obviously your responsibility as a poster to prevent. The >list is global. > >You will usually not receive BOUNCES from posts to the list unless >they are due to problems getting from you to ptolemy. Bounces >normally go to me; I usually fix them manually by removing the >offending addresses. If you do get a bounce, it is usually something >weird at another site. If you know how to debug it, I will appreciate >your effort, as I am not an expert in mail transport. If not, don't >worry too much about it, but if you haven't received the bounce >before, please send an explanation, the full set of headers for the >message you received, and the bounce, to "cogneuro-request" so that I >can try to debug it when I have time. (Examples of this type of >bounce are a gateway that is subscribed to the list under a user's >name, a user who has a bad forwarding address and a nonstandard >forwarding agent, etc. There is no way for any mailing list to >prevent them from happening in advance.) > >Rarely, two different people with the same full real name (like two >people named "John Q. Doe") get only one entry, so that only one is >subscribed. > >To date, there have been no bugs in the software. That does not mean >that there are not any. As I want to fix any bugs quickly, you must >send me all headers and tell me what your symptoms were. (I can't >read minds yet, so I can't tell that there is a problem unless you >tell me, at the cogneuro-request address.) > >The list ARCHIVES are maintained manually or semi-automatically by >Phil A. Hetherington <het(a)blaise.psych.mcgill.ca>. Please arrange any >archive requests with him. He is also a volunteer, so please take it >easy on him. > >Things to remember (these hold true for almost all mailing lists): > > o Sending to "cogneuro" posts to the whole list. > o Sending to "cogneuro-request" sends to me qua administrator. > o Following up is for generally interesting posts. > o Replying is for courtesy notes such as thank-yous. > o Admin notes must only be sent to "cogneuro-request". > o At your discretion, an archiving protocol such as ftp can be > useful for distributing especially large files, files that > are likely to be frequently requested in the future, or > files that are likely to be updated frequently. > o On this list, you moderate yourself. It's your reputation! > o A cliche to remember: "The list is what you make of it". > >Again: > > o Admin notes must ONLY be sent to "cogneuro-request". > o On this list, YOU moderate yourself. > >SUMMARY > > o GUIDELINES -- it's a self-moderated list. > o HOW TO USE THIS LIST -- very important information. > o SUBJECT -- cognitive neuroscience, academic & scientific. > o DATE -- date of this announcement. > >END OF COGNEURO ANNOUNCEMENT > >Hope you like it; please feel free to ask me any questions. > >Kimball Collins >AI Research Branch, NASA Ames Research Ctr, MS 269-2, Moffett Field, CA 94035 >NET: kpc(a)ptolemy.arc.nasa.gov; WORK: 415-604-1221; HOME: 415-941-3036 > >-- >kpc(a)ptolemy.arc.nasa.gov cogneuro admin How does matter become aware? >p6p8jLD(rw6L,97h@Z["'Jp"X8d@s4mtz9I>u`d[1eyo;(LBzM=s~5x;1wv0H+I6~f*YiUodZvYhtK> >Ps/m#-j[Q&%V`;lSffgvXy2TT)AB/^-;Am>ne}=:D0y~I{Co~;V(IQ]]beaKl$[@c9T[&Mw>_{ASKnm >(A random sig such as this one affirms that random speech is protected & free.) > > *****************end forwarded message*****************

32 years, 3 months

Position in Cognitive Science

by zoli＠cortex.rutgers.edu

THE UNIVERSITY OF HONG KONG Lectureship in Psychology. Applications are invited for the position of Lecturer (British system: equivalent to an Assistant Professor in N. America) in the Department of Psychology in the area of cognitive science. The filling of post is subject to the availability of funds, but it is hoped that an appointment will be made early in 1994, for a fixed term of 2 to 3 years, which would be expected to be renewed at the end of this first contract. Applicants for this post should ideally possess a Ph.D. degree and have research, teaching and practical experience in cognitive science. Teaching at the undergraduate and postgraduate levels would be required. There is currently little teaching of cognitive science at the University of Hong Kong, and the appointee would be expected to fill this gap, as well as do research in this area. It is anticipated that a new degree or postgraduate degree course in Cogntive Science will soon be offered by the University, and the Department of Psychology will take on a significant teaching role. Other departments that are likely to be involved include Computer Science, Philosophy and Education. The annual salary (non-superannuable, but attracting a 15% (taxable) terminal gratuity) is on an 11-point scale: HK$377,220 - HK$630,180 (approx. Sterling L32,800 - L54,800; US$48,500 - US$80,800 at December, 1993 exchange rates). Starting salary will depend on qualifications and experience. At current rates, salaries tax in Hong Kong will not exceed 15% of gross income. Children's education allowances in Hong Kong and abroad, leave, and medical/dental benefits are provided; housing or tenancy allowances are also provided in most cases at a charge of 7.5% of salary. Further particulars and application forms may be obtained from the Appointments Unit, Registry, The University of Hong Kong, Hong Kong (fax (852) 5592058; email APPTUNIT(a)HKUVM1.HKU.HK). Closes February 15, 1994 (extended deadline from earlier advert). Further particulars ------------------- Facilities at the University of Hong Kong are very good, with all lecturers provided with a PC connected via LANs to the Departmental servers, the University's mainframes (Vax 6420, IBM9375, IBM4361, DECSystem 5500s, SUN SPARCserver 670), and the universities' and polytechnics' DECmpp 12000 supercomputer. There is access, via the LANs, to the Internet, and to computers and networks abroad. There is external access to this network. The University of Hong Kong has expanded rapidly over the last few years, with a current student quota of 8500 undergraduates and 2500 postgraduates (of which about 1000 are research postgraduates). Resourcing and facilities for research can be excellent. The Department of Psychology has several purpose- built laboratories, for research in psychophysiology, perception, experimental psychology, and developmental psychology amongst others. The standards of the undergraduate students are high, the University being able to select only those in the top percentiles. The programmes themselves are of an international standard, and are vetted by external examiners usually from abroad, while many courses and programmes are internationally accredited. Hong Kong itself is an exciting and vibrant city, being at the heart of an area which is economically forging ahead of the rest of the world. Informal queries can be sent to Dr. John A. Spinks, Department of Psychology, at: spinks(a)hkucc.bitnet ------------------------------

32 years, 3 months

Call for Abstracts: Logic&Language 5

by Jeffrey Goldberg

PLEASE POST PLEASE POST PLEASE POST PLEASE POST SECOND CALL FOR PAPERS Fifth Symposium on Logic and Language The Fifth Symposium on Logic and Language (LL5) will be held in Hungary from September 2 to September 5 or 6 [Note: the finishing date is subject to change depending on the number of participants]. Abstracts are welcome on all subjects of natural language semantics and logics related to natural language, but abstracts specifically addressing issues of focus, contrast and presupposition are especially encouraged. Abstracts should be detailed (at least 2 pages, or 500 words) and may be sent either by E-mail to LL5(a)nytud.hu or 3 copies by post to Jeff Goldberg (Rm 119) Linguistics Research Institute PO Box 19 H-1250 Budapest Hungary Deadline for receipt of abstracts is April 15, 1994 The Logic and Language Symposia are held every second year in varying places in Hungary. We are currently exploring a new venue for the symposium, in a mansion in the mountains of north-east Hungary. Please: In order to make arrangements, we need to have some idea of how many people will be participating. If you are interested, please let us know as soon as possible, stating, as best you can at this point, whether you expect to participate. For more information concerning the symposium or to be added to our mailing list, please feel free to get in touch with us at the addresses above, or by FAX (36-1) 115-14-18. PLEASE POST this notice lor pass it on to others who may be interested. -- Jeffrey Goldberg Linguistics Research Institute of the goldberg(a)nytud.hu Hungarian Academy of Sciences FAX: (36-1) 115-1418

32 years, 3 months

Human Memory: BBS Call for Commentators

by Stevan Harnad

Below is the abstract of a forthcoming target article by: MS Humphreys, J Wiles & S Dennis on: TOWARD A THEORY OF HUMAN MEMORY: DATA STRUCTURES AND ACCESS PROCESSES This article has been accepted for publication in Behavioral and Brain Sciences (BBS), an international, interdisciplinary journal providing Open Peer Commentary on important and controversial current research in the biobehavioral and cognitive sciences. Commentators must be current BBS Associates or nominated by a current BBS Associate. To be considered as a commentator for this article, to suggest other appropriate commentators, or for information about how to become a BBS Associate, please send email to: harnad(a)clarity.princeton.edu or harnad(a)pucc.bitnet or write to: BBS, 20 Nassau Street, #240, Princeton NJ 08542 [tel: 609-921-7771] To help us put together a balanced list of commentators, please give some indication of the aspects of the topic on which you would bring your areas of expertise to bear if you were selected as a commentator. An electronic draft of the full text is available for inspection by anonymous ftp according to the instructions that follow after the abstract. ____________________________________________________________________ TOWARD A THEORY OF HUMAN MEMORY: DATA STRUCTURES AND ACCESS PROCESSES Michael S. Humphreys, Department of Psychology Janet Wiles, Departments of Psychology and Computer Science Simon Dennis, Department of Computer Science University of Queensland QLD 4072 Australia mh(a)psych.psy.uq.oz.au KEYWORDS: amnesia, binding, context, data structure, lexical decision, memory access, perceptual identification, recall, recognition, representation. ABSTRACT: A theory of the data structures and access processes of human memory is proposed and demonstrated on 10 tasks. The two starting points are Marr's (1982) ideas about the levels at which we can understand an information processing device and the standard laboratory paradigms which demonstrate the power and complexity of human memory. The theory suggests how to capture the functional characteristics of human memory (e.g., analogies, reasoning, etc.) without having to be concerned with implementational details. Ours is not a performance theory. We specify what is computed by the memory system with a multidimensional task classification which encompasses existing classifications (e.g., the distinction between implicit and explicit, data driven and conceptually driven, and simple associative (2-way bindings) and higher order tasks (3-way bindings). This provides a broad basis for new experimentation. Our formal language clarifies the binding problem in episodic memory, the role of input pathways in both episodic and semantic (lexical) memory, the importance of the input set in episodic memory, and the ubiquitous calculation of an intersection in theories of episodic and lexical access. -------------------------------------------------------------- To help you decide whether you would be an appropriate commentator for this article, an electronic draft is retrievable by anonymous ftp from princeton.edu according to the instructions below (the filename is bbs.humphreys). Please do not prepare a commentary on this draft. Just let us know, after having inspected it, what relevant expertise you feel you would bring to bear on what aspect of the article. The file is also retrievable using archie, gopher, veronica, etc. ------------------------------------------------------------- To retrieve a file by ftp from an Internet site, type either: ftp princeton.edu or ftp 128.112.128.1 When you are asked for your login, type: anonymous Enter password as queried (your password is your actual userid: yourlogin(a)yourhost.whatever.whatever - be sure to include the "@") cd /pub/harnad/BBS To show the available files, type: ls Next, retrieve the file you want with (for example): get bbs.humphreys When you have the file(s) you want, type: quit These files can also be retrieved using gopher, archie, veronica, etc. ---------- Where the above procedure is not available there are two fileservers: ftpmail(a)decwrl.dec.com and bitftp(a)pucc.bitnet that will do the transfer for you. To one or the other of them, send the following one line message: help for instructions (which will be similar to the above, but will be in the form of a series of lines in an email message that ftpmail or bitftp will then execute for you). JANET users without ftp can instead utilise the file transfer facilities at sites uk.ac.ft-relay or uk.ac.nsf.sun. Full details are available on request. -------------------------------------------------------------

32 years, 3 months

EUR. CONFERENCE ON ARTIFICIAL LIFE 1995

by zoli＠cortex.rutgers.edu

First Announcement 3rd. EUROPEAN CONFERENCE ON ARTIFICIAL LIFE ECAL95 Granada, Spain, 4-6 June, 1995 It is a pleasure to announce the forthcoming 3rd European Conference on Artificial Life (ECAL95). Despite its short life, Artificial Life (AL) is already a mature scientific field. In trying to discover the rules of life and extract its essence so that it can be implemented in different media, AL research has led us to a better understanding of a large set of interesting biology-related problems, such as self organization, emergence, origins of life, self-reproduction, computer viruses, learning, growth and development, animal behavior, ecosystems, autonomous agents, adaptive robotics, etc. The Conference will be organized into Scientific Sessions, Demonstrations, Videos and Comercial Exhibits. Scientific Sessions will consist of Lectures (invited), Oral Presentations, and Posters. The site of ECAL95 will be the city of Granada, located in the south of Spain, in the region of Andalucia. Granada was the last moors site in the Iberic Peninsula, and it has the inheritance of their culture with the legacy of marvelous constructions such as the Alhambra and the Gardens of Generalife. ECAL95 will be organized in collaboration with the International Workshop on Artificial Neural Networks (IWANN95) to be held at Malaga (Costa del Sol, Spain), June 7-9, 1995. These places are only one hour apart by car. Special inscription fees will be offered to those attending both meetings. Scientific Sessions and Topics 1. Foundations and Epistemology: Philosophical Issues. Emergence. Levels of organization. Evolution of Hierarchical Systems. Evolvability. Computation and Dynamics. Ethical Problems. 2. Evolution: Prebiotic Evolution. Origins of Life. Evolution of Metabolism. Fitness Landscapes. Ecosystem Evolution. Biodiversity. Evolution of Sex. Natural Selection and Sexual selection. Units of Selection. 3. Adaptive and Cognitive Systems: Reaction, Neural and Immune Networks. Growth and Differentiation. Self-organization. Pattern Formation. Multicellulars and Development. Natural and Artificial Morphogenesis. 4. Artificial Worlds: Simulation of Adaptive and Cognitive Systems. System-Environment Correlation. Sensor-Effector Coordination. Environment Design. 5. Robotics and Emulation of Animal Behavior: Sensory and Motor Activity. Mobile Agents. Adaptive Robots. Autonomous Robots. Evolutionary Robotics. Ethology. 6. Societies and Collective Behavior: Swarm Intelligence. Cooperation and Communication among Animals and Robots. Evolution of Social Behavior. Social Organizations. Division of Tasks. 7. Applications and Common Tools: Optimization. Problem Solving. Virtual Reality and Computer Graphics. Genetic Algorithms. Neural Networks. Fuzzy Logic. Evolutionary Computation. Genetic Programming. Inscription / Information Those interested please send (mail/fax/e-mail) the Intention Form to the Programme Secretary, Juan J. Merelo, at the following address: Dept. Electronica | Facultad de Ciencias | Phone: +34-58-243162 Campus Fuentenueva | Fax: +34-58-243230 18071 Granada, Spain | E-mail: ecal95(a)ugr.es Organization Committee Federico Moran. UCM. Madrid (E) Chair Alvaro Moreno. UPV. San Sebastian (E) Chair Arantza Etxeberria Univ. Sussex (UK) Julio Fernandez. UPV. San Sebastian (E) Francisco Montero. UCM. Madrid (E) Alberto Prieto. UGr. Granada (E) Carme Torras. UPC. Barcelona (E) Programm Committee Francisco Varela. CNRS/CREA. Paris (F) Chair Juan J. Merelo. UGr. Granada (E) Secretary (Definitive list of this Committee will be completed and announced in the forthcoming Call-for-Papers) -------------------------------- cut here -------------------------------- INTENTION FORM 3rd. EUROPEAN CONFERENCE ON ARTIFICIAL LIFE ECAL95 Granada, Spain, 4-6 June, 1995 Family Name: First Name: Institution: Address: Phone No.: Fax No.: e-mail: Signature: Date:

32 years, 3 months

WORLD CONGRESS ON NEURAL NETWORKS 1994

by zoli＠cortex.rutgers.edu

WORLD CONGRESS ON NEURAL NETWORKS 1994 (WCNN '94) Annual Meeting of the International Neural Network Society Town and Country Hotel - San Diego, California, USA - June 4-9, 1994 Revised Call for Papers Due Date: Tuesday, February 15, 1994 The International Neural Network Society is pleased to announce that it can accept post-deadline papers and is inviting INNS members and non-members to submit papers for WCNN '94 by Tuesday, February 15, 1994. Papers will be reviewed by the Organizing Committee for acceptance and presentation format and will be published in the proceedings. INNS members can designate one paper that they have authored for automatic acceptance and publication in the proceedings. Papers submitted utilizing this deadline extension will not be eligible for revision. Papers previously accepted by journals, or publicly accessible Tech reports may be submitted for poster presentations. Submit three copies of the paper with a one page abstract of the talk which clearly cites the paper well enough to permit easy access to it. Only the abstract will be published. Submission Procedures (These procedures supersede the previously published Call for Papers information in the brochure.): o Six (6) copies (1 original, (5) copies) Do not fold or staple originals. o Six page limit in English. $20 per page for papers exceeding (6) pages (do not number pages). Checks for over length charges should be made out to INNS and must be included with submitted paper. o Format: camera-ready 8 1/2" x 11" white paper, 1" margins all aides, one column format, single spaced, in Times or similar type style of 10 points or larger, one side of paper only. Faxed copies are not acceptable. o Center at the top of first page: Full title of paper, author names(s), affiliation(s), and mailing address(es), followed by blank space, and abstract (us to 15 lines), and text. o Cover letter to accompany paper must include: full title of paper, corresponding author(s), and presenting author name, address, telephone and fax numbers, 1st and 2nd choices of Technical Session (see session topics), and INNS membership number if applicable. o Author agrees to the transfer of copyright to INNS for the conference proceedings. All submitted papers become the property of INNS. _________________________________ SCHEDULE: Saturday, June 4, 1994 and Sunday, June 5, 1994 INNS UNIVERSITY SHORT COURSES Monday, June 6, 1994 NEURAL NETWORK INDUSTRIAL EXPOSITION RECEPTION OPENING CEREMONY Tuesday, June 7, 1994 PARALLEL SESSIONS EXHIBITS SPECIAL SESSION ON "BIOMEDICAL APPLICATIONS" SPECIAL SESSION ON "COMMERCIAL AND INDUSTRIAL APPLICATIONS" PLENARY 1: LOTFI ZADEH PLENARY 2: PER BAK Wednesday, June 8, 1994 PARALLEL SESSIONS EXHIBITS SPECIAL SESSION ON "FINANCIAL AND ECONOMIC APPLICATIONS" PLENARY 1: BERNARD WIDROW PLENARY 2: MELANIE MITCHELL SPECIAL INTEREST GROUP (SIGINNS) SESSIONS Thursday, June 9, 1994 PARALLEL SESSIONS EXHIBITS SPECIAL SESSION ON "NEURAL NETWORKS IN CHEMICAL ENGINEERING" SPECIAL SESSION ON "MIND, BRAIN, AND CONSCIOUSNESS" PLENARY 1: PAUL WERBOS PLENARY 2: JOHN TAYLOR Friday, June 10, 1994 and Saturday, June 11, 1994 SATELLITE MEETING: WNN/FNN 94 SAN DIEGO - NEURAL NETWORKS AND FUZZY LOGIC Sponsoring Society: NASA (National Aeronautics and Space Administration) Cooperating: INNS, Society for Computer Simulation, SPIE and all other interested societies. For more information contact: Mary Lou Padgett, Auburn University, 1165 Owens Road, Auburn AL 36830 ph: 205-821-2472 or 3488; fax: 205-844-1809; e-mail: mpadgett(a)eng.auburn.edu -- NASA Rep: Robert Savely, NASA/JSC __________________________________________________ WCNN 1994 ORGANIZING COMMITTEE: Paul Werbos, Chair Harold Szu Bernard Widrow Liaison to the European Neural Network Society: John G. Taylor Liaison to the Japanese Neural Network Society: Kunihiko Fukushima PROGRAM COMMITTEE: Daniel Alkon Shun-ichi Amari James A. Anderson Richard Andersen Kaveh Ashenayi Andrew Barto David Brown Horacio Bouzas Gail Carpenter David Casasent Ralph Castain Cihan Dagli Joel Davis Judith Dayhoff Guido DeBoeck David Fong Judith Franklin Walter Freeman Kunihiko Fukushima Michael Georgiopoulos Lee Giles Stephen Grossberg Dan Hammerstrom Robert Hecht-Nielsen Robert Jannarone Jari Kangas Christof Koch Teuvo Kohonen Bart Kosko Clifford Lau Soo-Young Lee George Lendaris Daniel Levine Alianna Maren Kenneth Marko Thomas McAvoy Thomas McKenna Larry Medsker Len Neiberg Erkki Oja Robert Pap Rich Peterson David Rumelhart Mohammed Sayeh Dejan Sobajic Harold Szu John Taylor Brian Telfer Shiro Usui John Weinstein Bernard Widrow Takeshi Yamakawa Lotfi Zadeh Mona Zaghloul COOPERATING SOCIETIES/INSTITUTIONS: American Association for Artificial Intelligence American Institute for Chemical Engineers American Physical Society Center for Devices and Radiological Health, US FDA Cognitive Science Society European Neural Network Society International Fuzzy Systems Association Japanese Neural Network Society Korean Neural Network Society US National Institute of Allergy and Infectious Diseases US Office of Naval Research Society for Manufacturing Engineers SPIE - The International Society for Optical Engineering Division of Cancer Treatment, US National Cancer Institute ____________________________________________________ SESSIONS AND CHAIRS: 1 Biological Vision ... S. Grossberg Invited Talk: Stephen Grossberg - Recent Results in Biological Vision 2 Machine Vision ... K. Fukushima, R. Hecht-Nielsen Invited Talk: Kunihiko Fukushima - Visual Pattern Recognition with Selective Attention Invited Talk: Robert Hecht-Nielsen - Foveal Active Vision: Methods, Results, and Prospects 3 Speech and Language ... D. Rumelhart, T. Peterson 4 Biological Neural Networks ... T. McKenna, J. Davis Session One: From Biological Networks to Silicon Invited Speakers: Frank Werblin, UC Berkeley Richard Granger, UC Irvine Theodore Berger, USC Session Two: Real Neurons in Networks Invited Speakers: Jim Schwaber, DuPont Misha Mahowald, Oxford University David Stenger, NRL Session Three: Networks for Motor Control and Audition Invited Speakers: Randy Beer, Case Western Reserve University Daniel Bullock, Boston University Shihab Shamma, University of Maryland Session Four: Learning and Cognition and Biological Networks Invited Speakers: Mark Gluck, Rutgers University Nestor Schmajuk, Northwestern University Michael Hasselmo, Harvard University 5 Neurocontrol and Robotics ... A. Barto, K. Ashenayi 6 Supervised Learning ... G. Lendaris, S-Y. Lee Invited Talk: George Lendaris - Apriori Knowledge and NN Architectures Invited Talk: Soo-Young Lee - Error Minimization, Generalization, and Hardware Implementability of Supervised Learning 7 Unsupervised Learning ... G. Carpenter, R. Jannarone Invited Talk: Gail Carpenter - Distributed Recognition Codes and Catastrophic Forgetting Invited Talk: Robert Jannarone - Current Trends of Learning Algorithms 8 Pattern Recognition ... T. Kohonen, B. Telfer Invited Talk: Teuvo Kohonen - Physiological Model for the Self-Organizing Map Invited Talk: Brian Telfer - Challenges in Automatic Object Recognition: Adaptivity, Wavelets, Confidence 9 Prediction and System Identification ... P. Werbos, G. Deboeck Invited Talk: Guido Deboeck - Neural, Genetic, and Fuzzy Systems for Trading Chaotic Financial Markets 10 Cognitive Neuroscience ... D. Alkon, D. Fong 11 Links to Cognitive Science and Artificial Intelligence ... J. Anderson, L. Medsker Invited Talk: Larry Medsker - Hybrid Intelligent Systems: Research and Development Issues 12 Neural Fuzzy Systems ... L. Zadeh, B. Kosko 13 Signal Processing ... B. Widrow, H. Bouzas Invited Talk: Bernard Widrow - Nonlinear Adaptive Signal Processing 14 Neurodynamics and Chaos ... H. Szu, M. Zaghloul Invited Talk: Walter Freeman - Biological Neural Network Chaos Invited Talk: Harold Szu - Artificial Neural Network Chaos 15 Hardware Implementations ... C. Lau, R. Castain, M. Sayeh Invited Talk: Clifford Lau - Challenges in Neurocomputers Invited Talk: Mark Holler - High Performance Classifier Chip 16 Associative Memory ... J. Taylor, S. Usui Invited Talk: John G. Taylor - Where is Associative Memory Going? Invited Talk: Shiro Usui - Review of Associative Memory 17 Applications ... D. Casasent, B. Pap, D. Sobajic Invited Talk: David Casasent - Optical Neural Networks and Applications Invited Talk: Yoh-Han Pao - Mathematical Basis for the Power of the Functional-Link Net Approach: Applications to Semiconductor Processing Invited Talk: Mohammed Sayeh - Advances in Optical Neurocomputers 18 Neuroprocessing and Virtual Reality ... L. Giles, H. Hawkins Invited Talk: Harold Hawkins - Opportunities for Virtual Environment and Neuroprocessing 19 Circuits and System Neuroscience ... J. Dayhoff, C. Koch Invited Talk: Judith Dayhoff - Temporal Processing for Neurobiological Signal Processing Invited Talk: Christof Koch - Temporal Analysis of Spike Patterns in Monkeys and Artificial Neural Networks 20 Mathematical Foundations ... S-I. Amari, D. Levine Invited Talk: Shun-ichi Amari - Manifolds of Neural Networks and EM Algorithms Additional session invited talks to be determined. Session invited talks will not be scheduled to run concurrently at WCNN 1994. *Invited INNS wishes to acknowledge the US Office of Naval Research for its generous support of the Biological Neural Networks Session at WCNN 1994 ___________________________________________________________ NEW IN '94! INNS UNIVERSITY SHORT COURSES INNS is proud to announce the establishment of the INNS University Short Course format to replace the former tutorial program. The new 2-day, 4-hour per course format provides twice the instruction with much greater depth and detail. There will be six parallel tracks offered in three segments (morning, afternoon, and evening each day). INNS reserves the right to cancel Short Courses and refund payment should registration not meet the minimum number of persons required per Short Course. [Dates and times are listed after each instructor; course descriptions are available by contacting INNS.] A. Teuvo Kohonen, Helsinki University of Technology - SATURDAY, JUNE 4. 1994, 6-10 PM Advances in the Theory and Applications of Self-Organizing Maps B. James A. Anderson, Brown University - SATURDAY, JUNE 4. 1994, 1-5 PM Neural Network Computation as Viewed by Cognitive Science and Neuroscience C. Christof Koch, California Institute of Technology - SUNDAY, JUNE 5. 1994, 6-10 PM Vision Chips: Implementing Vision Algorithms with Analog VLSI Circuits D. Kunihiko Fukushima, Osaka University - SATURDAY, JUNE 4. 1994, 1-5 PM Visual Pattern Recognition with Neural Networks E. John G. Taylor, King's College London - SUNDAY, JUNE 5. 1994, 1-5 PM Stochastic Neural Computing: From Living Neurons to Hardware F. Harold Szu, Naval Surface Warfare Center - SATURDAY, JUNE 4. 1994, 6-10 PM Spatiotemporal Information Processing by Means of McCollouch-Pitts and Chaotic Neurons G. Shun-ichi Amari, University of Tokyo - SUNDAY, JUNE 5. 1994, 8 AM-12 PM Learning Curves, Generalization Errors and Model Selection H. Walter J. Freeman, University of California, Berkeley - SUNDAY, JUNE 5. 1994, 8 AM-12 PM Review of Neurobiology: From Single Neurons to Chaotic Dynamics of Cerebral Cortex I. Judith Dayhoff, University of Maryland - SATURDAY, JUNE 4. 1994, 8 AM-12 PM Neurodynamics of Temporal Processing J. Richard A. Anderson, Massachusetts Institute of Technology - SATURDAY, JUNE 4. 1994, 6-10 PM Neurobiologically Plausible Neural Networks K. Paul Werbos, National Science Foundation - SUNDAY, JUNE 5. 1994, 1-5 PM >From Backpropagation to Real-Time Control L. Bernard Widrow, Stanford University - SUNDAY, JUNE 5. 1994, 8 AM-12 PM Adaptive Filters, Adaptive Controls, Adaptive Neural Networks, and Applications M. Gail Carpenter, Boston University - SUNDAY, JUNE 5. 1994, 8 AM-12 PM Adaptive Resonance Theory N. Takeshi Yamakawa, Kyushu Institute of Technology - SATURDAY, JUNE 4. 1994, 6-10 PM What are the Differences and the Similarities Among Fuzzy, Neural, and Chaotic Systems? O. Stephen Grossberg, Boston University - SUNDAY, JUNE 5. 1994, 1-5 PM Autonomous Neurodynamics: From Perception to Action P. Lee Giles, NEC Research Institute - SATURDAY, JUNE 4. 1994, 8 AM-12 PM Dynamically-Driven Recurrent Neural Networks: Models, Training Algorithms, and Applications Q. Alianna Maren, Accurate Automation Corporation - SATURDAY, JUNE 4. 1994, 1-5 PM Introduction to Neural Network Applications R. David Casasent, Carnegie Mellon University - SATURDAY, JUNE 4. 1994, 8 AM-12 PM Pattern Recognition and Neural Networks S. Per Bak, Brookhaven National Laboratory - SATURDAY, JUNE 4. 1994, 1-5 PM Introduction to Self-Organized Criticality T. Melanie Mitchell, Sante Fe Institute - SATURDAY, JUNE 4. 1994, 8 AM-12 PM Genetic Algorithms, Theory and Applications U. Lotfi A. Zadeh, University of California, Berkeley - SUNDAY, JUNE 5. 1994, 1-5 PM Fuzzy Logic and Calculi of Fuzzy Rules and Fuzzy Graphs V. Nikolay G. Rambidi, International Research Institute for Management Sciences - SUNDAY, JUNE 5. 1994, 6-10 PM Image Processing and Pattern Recognition Based on Molecular Neural Networks __________________________________________________________ PLENARIES: 1. Tuesday, June 7, 1994, 6-7 PM Lotfi A. Zadeh, University of California, Berkeley "Fuzzy Logic, Neural Networks, and Soft Computing" 2. Tuesday, June 7, 1994, 7-8 PM Per Bak, Brookhaven National Laboratory "Introduction to Self-Organized Criticality" 3. Wednesday, June 8, 1994, 6-7 PM Bernard Widrow, Stanford University "Adaptive Inverse Control" 4. Wednesday, June 8, 1994, 7-8 PM Melanie Mitchell, Sante Fe Institute "Genetic Algorithms: Why They Work and What They Can Do For You" 5. Thursday, June 9, 1994, 6-7 PM Paul Werbos, US National Science Foundation "Brain-Like Intelligence in Artificial Models: How Do We Really Get There?" 6. Thursday, June 9, 1994, 7-8 PM John Taylor, King's College London "Capturing What It Is Like to Be: Modelling the Mind with Neural Networks" __________________________________________________________ SPECIAL SESSIONS: Special Session 1: "Biomedical Applications of Neural Networks" Tuesday, June 7, 1994 Co-sponsored by the National Institute of Allergy and Infectious Diseases, U.S. NIH; the Division of Cancer Treatment, National Cancer Institute, U.S. NIH; and the Center for Devices and Radiological Health, U.S. Food and Drug Administration Chairs: David G, Brown, PhD Center for Devices and Radiological Health, FDA John Weinstein, MD, PhD National Cancer Institute, NIH This special session will focus on recent progress in applying neural networks to biomedical problems, both in the research laboratory and in the clinical environment. Applications moving toward early commercial implementation will be highlighted, and working demonstrations will be given. The track will commence with an overview session including invited presentations by Dr. John Weinstein, NCI, NIH on the present status of biomedical applications research and by his co-session chair Professor Shiro Usui, Toyohasi University on biomedical applications in Japan. A second morning session, chaired by Dr. Harry B. Burke, MD, PhD, University of Nevada and by Dr. Judith Dayhoff, PhD, University of Maryland, University of Maryland, will address neural networks for prediction and other nonimaging applications. The afternoon session, chaired by Dr. Maryellen L, Giger, PhD, University of Chicago, and Dr. Laurie J. Mango, Neuromedical Systems, Inc., will cover biomedical image analysis/image understanding applications. The final session, chaired by Dr. David G. Brown, PhD, CDRH, FDA is an interactive panel/audience discussion of the promise and pitfalls of neural network biomedical applications. Other prominent invited speakers include Dr. Nozomu Hoshimiya of Tohoku University and Dr. Michael O'Neill of the University of Maryland. Submission of oral and/or poster presentations are welcomed to complement the invited presentations. Special Session 2: "Commercial and Industrial Applications of Neural Networks" Tuesday, June 7, 1994 Co-sponsored by the Society for Manufacturing Engineers Overall Chair: Bernard Widrow, Stanford University This special session will be divided into four sessions of invited talks and will place its emphasis on commercial and industrial applications working 24 hours a day and making money for their users. The sessions will be organized as follows: Morning Session 1 "Practical Applications of Neural Hardware" Chair: Dan Hammerstrom, Adaptive Solutions, Portland, Oregon, USA Morning Session 2 "Applications of Neural Networks in Pattern Recognition and Prediction" Chair: Kenneth Marko, Ford Motor Company Afternoon Session 1 "Applications of Neural Networks in the Financial Industry" Chair: Ken Otwell, BehavHeuristics, College Park, Maryland, USA Afternoon Session 2 "Applications of Neural Networks on Process Control and Manufacturing" Chair: Tariq Samad, Honeywell Special Session 3: "Financial and Economic Applications of Neural Networks" Wednesday, June 8, 1994 Chair: Guido J. Deboeck, World Bank This special session will focus on the state-of the-art in financial and economic applications. The track will be split into four sessions: Morning Session 1 Overview on Major Financial Applications of Neural Networks and Related Advanced Technologies" Morning Session 2 Presentation of Papers: Time-Series, Forecasting, Genetic Algorithms, Fuzzy Logic, Non-Linear Dynamics Afternoon Session 1 Product Presentations Afternoon Session 2 Panel discussion on "Cost and Benefits of Advanced Technologies in Finance" Invited speakers to be announced. Papers submitted to regular sessions may receive consideration for this special session. Special Session 4: "Neural Networks in Chemical Engineering" Thursday, June 9, 1994 Co-sponsored by the American Institute of Chemical Engineers Chair: Thomas McAvoy, University of Maryland This special session on neural networks in the chemical process industries will explore applications to all areas of the process industries including process modelling, both steady state and dynamic, process control, fault detection, soft sensing, sensor validation, and business examples. Contributions from both industry and academia are being solicited. Special Session 5: "Mind, Brain and Consciousness" Thursday, June 9, 1994 Session Chair: John Taylor, King's College London Session Co-chair: Walter Freeman, University of California, Berkeley Session Committee: Stephen Grossberg, Boston University and Gerhardt Roth, Brain Research Institute Invited Speakers include S. Grossberg, P. Werbos, G. Roth, B. Libet, J. Taylor Consciousness and inner experience have suddenly emerged as the centre of activity in psychology, philosophy, and neurobiology. Neural modelling is preceding apace in this subject. Contributors from all areas are now coming together to move rapidly towards a solution of what might be regarded as one of the deepest problems of human existence. Neural models, and their constraints, will be presented in the session, with an assessment of how far we are from building a machine that can see the world the way we do. _____________________________________________________________ SPECIAL INTEREST GROUP (SIGINNS) SESSIONS INNS Special Interest Groups have been established for interaction between individuals with interests in various subfields of neural networks as well as within geographic areas. Several SIGs have tentatively planned sessions for Wednesday, June 8, 1994 from 8 - 9:30 PM: Automatic Target Recognition - Brian Telfer, Chair A U.S Civilian Neurocomputing Initiative - Andras Pellionisz, Chair Control, Robotics, and Automation - Kaveh Ashenayi, Chair Electronics/VLSI - Ralph Castain, Chair Higher Level Cognitive Processes - John Barnden, Chair Hybrid Intelligence - Larry Medsker, Chair Mental Function and Dysfunction - Daniel Levine, Chair Midwest US Area - Cihan Dagli, Chair Power Engineering - Dejan Sobajic, Chair ______________________________________________________ NEW in '94! NEURAL NETWORK INDUSTRIAL EXPOSITION The State-of-the-Art in Advanced Technological Applications MONDAY JUNE 6, 1994 - 8 AM to 9 PM SPECIAL EXPOSITION-ONLY REGISTRATION AVAILABLE: $55 * Dedicated to Currently Available Commercial Applications of Neural Nets & Related Technologies * Commercial Hardware and Software Product Demos * Poster Presentations * Panel Conclusions Led by Industry Experts * Funding Panel EXPOSITION CHAIR -- Takeshi Yamakawa, Kyushu Institute of Technology CHAIRS -- Hardware: Dan Hammerstrom, PhD, Adaptive Solutions, Inc. Takeshi Yamakawa, Kyushu Institute of Technology Robert Pap, Accurate Automation Corporation Software: Dr. Robert Hecht-Nielsen, HNC, Inc. Casimir C. Klimasauskas, Co-founder, NeuralWare, Inc. John Sutherland, Chairman and VP Research, AND America, Ltd. Soo-Young Lee, KAIST Asain Liaison Pierre Martineau, Martineau and Associates European Liaison Plus: NEURAL NETWORK CONTEST with $1500 GRAND PRIZE chaired by Bernard Widrow, Harold Szu, and Lotfi Zadeh with a panel of distinguished judges! EXPOSITION SCHEDULE Morning Session: Hardware 8-11 AM Product Demonstration Area and Poster Presentations 11 AM-12 PM Panel Conclusion Afternoon Session: Software 1-4 PM Product Demonstration Area and Poster Presentations 4-5 PM Panel Conclusion Evening Session 6-8 PM Neural Network Contest 8-9 PM Funding Panel HOW TO PARTICIPATE: To demonstrate your hardware or software product contact James J. Wesolowski, 202-466-4667; (fax) 202-466-2888. For more information on the neural network contest, indicate your interest on the registration form. Further information and contest rules will be sent to all interested parties! Deadline for contest registration is March 1, 1994. ______________________________________________________ FEES at WCNN 1994 REGISTRATION FEE (includes all sessions, plenaries, proceedings, reception, and Industrial Exposition. Separate registration for Short Courses.) - INNS Members: US$195 - US$395 - Non Members: US$295 - US$495 - Full Time Students: US$85 - US$135 - Spouse/Guest: US$35 - US$55 SHORT COURSE FEE (Pay for 2 short courses, get the third FREE) - INNS Members: US$225 - US$275 - Non Members: US$275 - US$325 - Full Time Students: US$125 - US$150 CONFERENCE HOTEL: Town and Country Hotel (same site as conference) - Single: US$70 - US$95 - Double: US$80 - US$105 TRAVEL RESERVATIONS: Executive Travel Associates (ETA) has been selected the official travel company for the World Congress on Neural Networks. ETA offers the lowest available fares on any airline at time of booking when you contact them at US phone number 202-828-3501 or toll free (in the US) at 800-562-0189 and identify yourself as a participant n the Congress. Flights booked on American Airlines, the official airline for this meeting, will result in an additional discount. Please provide the booking agent you use with the code: Star #S0464FS ________________________________________________________ TO RECEIVE CONFERENCE BROCHURES AND REGISTRATION FORMS, HOTEL ACCOMMODATION FORMS, AND FURTHER CONGRESS INFORMATION, CONTACT THE INTERNATIONAL NEURAL NETWORK SOCIETY AT: International Neural Network Society 1250 24th Street, NW Suite 300 Washington, DC 20037 USA phone: 202-466-4667 fax: 202-466-2888 e-mail: 70712.3265(a)compuserve.com ------------------------------

32 years, 3 months

A kaosz es az AL-vilag

by zoli＠cortex.rutgers.edu

Jegyzetek a kipukkadt leggombhoz Hosszu teli a'lombol felebredven hadd elevenitsuk fel az oszi AL-VILAG vita nehany mozzantat, akkor is, ha mar az EG-VILAGON senkit nem erdekel. Kampis Gyorgy irta a kovetkezoket a kaoszrol: "Kerem, a kaosz nem paradigma, a kaosz egy kipukkadt leggomb, egy kis cirada a dinamikus rendszerek elmeleten. Paradigma a Church- Turing hipotezis, vagy a newtoni vilagkep,... ...A kaotikus rendszer ugyan nem modellezheto szamitogeppel (csak a szohossz altal limitalt hatarciklus, ergo egy SGI Crimson [64 bit] jobb, mint egy XT [8 bit]), de maga a kaoszt produkalo egyenlet igen. A kaosz bonyolultsaga a kezdeti feltetelben van, nem az egyenletben. A kaosz tehat nem azert nem fer bele a szamitogepbe, mert nem algoritmikus, hanem mert az exact kaosz vegtelen sok jegybol allo kezdeti erteket tetelez fel. Me'g a kaotikus tartomanyban is, egy veges sok jegyu, pontosan megadott kezdoertek, amilyen pl. a nulla, veges hatarciklust eredmenyez. A "kaosz" egyszeruen komplexitasmegorzo transzformacio es kesz. ... Az, hogy nem megjosolhato, meg nem algoritmikus, az ket total kulonbozo dolog, tetezve azzal a hibaval, hogy a kaosz "meg nem josolhatosaga" egy egeszen specialis ertelemben van, vagyis, hogy a hibas joslas az idovel tetszolegesen leromlik. De a pontos joslas pontos marad (ld fent), kulonben is, mit nem lehet az ingan megjosolni, ha't leng. Persze ami nem algoritmikus, pl. amirol nem tudom, leng-e, sot inga-e me'g egyaltalan, vagy ma'r hal(l)hatatlan le'lekke alakult, ki a networkon levelez, az sem megjosolhato, de nem minden rovar bogar. ..." Ha Kampis Gyuri ezt irta, akkor ez semmikeppen nem egy marginalis allaspont, hanem egy szakterulet, az elo rendszerek onszervezodesenek elmeleti problemait felolelo tudomanyag letezo allaspontja. Nekunk megis ketelyeink vannak a kaosz elmelet ilyeten lesoporhetosegevel szemben, amelyeket szeretnenk megosztani. 1. Ha a kaosz bonyolultsaga nem az egyenletben, hanem a kezdeti feltetelekben lenne, akkor az, hogy az inga kaotikus lengest vegez, vagy sem, kizarolag azon mulna, honnan inditjuk el. Ez nyilvanvaloan nem igaz. Adott kiindulo feltetelek mellett a fuggvenytol fuggoen kapunk kaoszt, vagy nem kaotikus oszcillaciot, felteve, ha a kezdoertek nem a fixpont maga. A kaotikus fuggveny megoldasa soran olyan ertekeket vesz fel, amelyek nem kaotikus fuggvenyeknek szinten megoldasai es kiindulo feltetelei lehetnek. 2. Az elobbibol kovetkezik, hogy a kaosz lenyege nem a megkozelithetetlen pontossagban van. A kaotikusan lengo inga palyalyanak megjosolhatatlansaga nem az adott pillanatban elfoglalt helyenek kifejezhetetlensegebol fakad, hanem abbol, hogy a lokalis kolcsonhatasok eredmenye felnagyitva hat vissza a rendszerre. Ezt szepen ugy mondjuk, hogy amikor a topologiai entropia pozitiv, vagyis az egymasra vetitett periodikus palyak kozotti topologiai viszony megserul, akkor beszelunk kaoszrol. 4. A szamitogep kapacitasat sem a kezdeti parameterter kifejezese meriti ki. A kaotikus idosorok elemzesenek, vagy szimulalasanak nem is kapacitas korlatai vannak, hanem idoi. Pelda: a meteorologiai elorejelzo programokkal sem az a baj, hogy a szukseges adattomeg nem reprezentalhato, hanem az eso me'g azelott megered, mielott a program egy CRAY-en lefut. 5. A hibas joslas nem az idovel romlik le (tetszolegesen). Ha a becsles fuggvenyet a kaotikus idosor vegehez illesztjuk, a becsles hibaja az idovel visszafele romlik le. Ha a kozepehez, akkor mindket iranyban. Ez tehat csak az illesztesbol fakado felreertes. 6. Me'g az sem igaz, hogy a hely bejoslasat a kumulalodo becslesi hiba hiusitja meg, mert nincs becsles. Mi volna a becsles? Egy masik fuggveny. Ha ez a fuggveny determinisztikus, akkor valamifele invarianciat mutat. A kaotikus fuggveny idosorabol azonban pont az invariancia hianyzik. Kovetkezeskepp a becsles hibaja is kaotikusan fog valtakozni lepesrol lepesre. Ezert ket lehetoseg kinalkozik a problema orvoslasara. Vagy becsulunk egy determinisztikus fuggvennyel, amelynek a hibaja maga is kaotikus, ezert ezzel nem sokra megyunk. A masik, hogy kaotikussal becsulunk, viszont ezzel nyerunk sokkal tobbet, mert a kaotikust csak szimulalni lehet, es az sokaig tart (de neha megeri). Es akkor jon a megvalto harmadik modszer, amellyel megkeressuk a kaotikus idosor egy olyan (valahany dimenzios) projekciojat, amely mar invarianciat mutat. Ezek a jol ismert attraktorok. Ezzel a kaosz meg is van szeliditve. A kaosz szimulalasat a fenti ertelemben nem a szamitogep kapacitasa korlatozza, hanem maganak a fuggvenynek a termeszete. Az nyilvanvalo, hogy ha n bites szavakon vegezzuk a szimulaciot, akkor az n+1-edik lepesben olyan ertekkel kenyszerulunk betolteni az y-t a kaotikus fuggvenyben, amely korabban szerepelt. Innen pedig a trajektoria ismetlodni fog, periodikusan. Ettol azonban a kozbenso szakasz meg lehet kaotikus, mint ahogy a gyakorlatban sem tudjuk megmondani, hogy a vizsgalt sorozat azert kaotikus, mert nem fogja at a letezo periodust, vagy mert nincs is periodus. Mindazonaltal a szamabrazolasi tartomany korlatozottsagatol nem kell tartanunk. Mai lebegopontos vilagunkban ugyanis a szamitasi pontossag olyan abrazolasi tartomanyt olel fel, amilyent kitolteni kepes hosszusagu kaotikus idosorokat a gyakorlatban nem is vizsgalunk. Hogy mivel jarulhat hozza a kaosz elmelet az elet felteteleinek es mechanizmusainak megertesehez, azt egy peldaval szeretnenk illusztralni. Vegyunk egy egyszeru szinuszoid oszcillaciot, es nezzuk meg, mikent alakul a fazis-kapcsolata (phase-locking) bizonyos frekvenciakkal. Tekinthetunk egy ezzel ekvivalens sinus-map-et is, ahol a kulonbozo frekvenciaju hullamok visszteresenek atfedeseit egy kulon diagrammon vizsgaljuk. Abrazoljuk a frekvenciakat az X tengelyen, a szinusz kulonbozo amplitudoit pedig az Y tengelyen. Ha korulhataroljuk azokat a regiokat, amelyen belul stabil fazis- kapcsolas all fenn, megkapjuk a jellegzetes Arnold-nyelvecskeket. Ezek a nyelvecskek azt mutatjak, hogy amikor az amplitudo a vizsgalt nemlinearis oszcillatorban meghaladja az 1-et, valtozatos bifurkaciok lepnek fel. Itt az 1-es amplitudo mezsgyejen a kulonbozo frekvenciak egymas utan metszik a kaotikus es szabalyos zonakat, mig eltavolodva az 1-tol mar mindinkabb kiterjed a kaotikus ovezet. Nos, az evolucio szempontjabol pontosan ez a tranziens zona az erdekes, mert itt lep fel olyan komplexitas novekedes, amely kis elmozdulassal stabilizalhato, vagy varialhato. Ez a variaciogeneralas lokusza. Azt, hogy az oszcillaciok milyen szerepet jatszanak az elet beindulasaban (mind ontogenetikai, mind filogenetikai ertelemben), vagy az idegrendszer mukodeseben, itt nem kell kifejtenem. Ha kezunkben van egy olyan formalizmus, amely megmondja, hogy kulonbozo diffuzios sebessegek milyen kombinacioja alakit ki stabil/instabil (mikor mire van szukseg) patterneket egy fejlodo embrioban, vagy egyetlen sejtben, megmagyaraztuk mikent dol el egy eloleny, vagy egy sejt sorsa. Roger Levin (1992) irja a komplexitasrol szolo konyveben: "The discovery that universal computation is poised between order and chaos in dynamical systems was important in itself, with its analogies to phase transitions in the physical world. It would be interesting enough if adaptive complex systems inescapably were located at the edge of chaos, the place of maximum capacity for information computation. The world could than be seen to be exploiting the creative dynamics of complex systems, but with no choice in the matter. But what if such systems actually got themselves to the edge of chaos, moved in parameter space to the place of maximum information processing? That would be really interesting: the ghost in the machine would seem to be almost purposeful, piloting the system to maximum creativity." (A szimulacio kulonben elvegeztetett 1988-ban.) Cafoljatok meg, meg mielott a leghajonk pukkad ki. Nadasdy Zoltan es Koos Tibor

32 years, 3 months

Visegrad abstracts 2

by Gergely Csibra

==================================================================== TUDAS- ES ESEMENYALAPU KATEGORIZACIO A MINDENNAPI EMLEKEZESBEN Konya Aniko ELTE BTK Altalanos Pszichologiai Tanszeke A kategorizacio elmeletei eltero alapokra helyezkednek. Igy a logikai, definiativ ereju szemantikus kategoriakkal szembehelyezhetoek a lenyegi altalanositast hordozo, perceptualis alapokon nyugvo termeszetes kategoriak. Az elso fogalmi reprezentacio nevezheto tudasalapunak, mig az utobbi, a fogalmak belso jelenteset tekintve, esemenyalapunak. Az esemenyalapusag lehetoseget ad a termeszetes kategorizacio mindennapi emlekezetre valo kiterjesztesenek. Ez utobbi megkozelites kihangsulyoz olyan kerdeseket, mint peldaul azt, hogy a hasonlosagon alapulo semaszeru reprezentacio milyen kapcsolatban all az egyedi esemenyekkel. Az emlekezet strategiak altal vezerelt modon hasznalja az esemenyek altalanositasanak eltero formait az egyedi emlekek hozzafereseben. Az idoben kiterjedt valamint tematikus altalanositas mellett, az esemenyek kontextualis hasonlosaga elmeletileg az esemenyek kozvetlen elohivasara is lehetoseget ad. Ezen a ponton kapcsolodom egy evvel korabban itt megtartott eloadasomhoz, amely az egyedi elenk emlekeket nem-tudatosan elohivott implicit emleknek tekintette. A szakirodalomban az emlekezes implicit formaja a szabalyokon alapulo explicit emlekezessel kerul szembeallitasba - epp az esetek kozvetlen hozzaferese miatt. A fenti meggondolasban az esemenyek kozvetlen kontextualis keresese megfeleltethetonek latszik a prototipus elmeletekkel szembeallitott `mintapeldany` elgondolasnak. ==================================================================== METAFORA A KOGNITIV NYELVESZETBEN Kovecses Zoltan ELTE, Amerikanisztika Tanszek A kognitiv nyelveszetben megkulonboztethetjuk a metafora objektivista es nem-objektivista felfogasat. A jelen dolgozat fo celja a dominans nem-objektivista felfogas fo vonasainak rovid ismertetese. E felfogasban a metafora nem pusztan egyes nyelvi kifejezesek sajatossaga, hanem egesz gondolkodasunkat es viselkedesunket is athato jelenseg. Mikor metaforarol. beszelunk, ket tapasztalati tartomany kozotti szisztematikus megfelelesrol van szo. A ket tartomany kozul az egyik a "forrastartomany", a masik a "celtartomany". A forrastartomany tipikusan konkret, fizikai, mig a celtartomany tipikusan absztrakt. A forrastartomanyt es a celtartomanyt alkoto entitasok kozott szisztematikus megfelelesek talalhatok. A megfelelesek egy-egy ilyen rendszeret hivjuk (fogalmi) metaforanak.A fogalmi metaforak a nyelv szintjen nyelvi kifejezesek formajaban manifesztalodnak. A forrastartomanyt alkoto entitasokrol. nagy mennyisegu tudassal rendelkezunk. Ezt a tudasunkat atvisszuk a celtartomanyra Absztrakt fogalmaink igy fokent konkret fogalmaink analogiajara epulnek fel. Az elv, ami ezt biztositani latszik az un. "invariancia hipotezis", amely kimondja, hogy mindaz a forrastartomanybeli tudas amely nem ellentetes a celtartomanyrol valo ismereteinkkel, kerul at a celtartomanyba. Ahogy a metaforak nemcsak elszigetelt nyelvi kifejezesek sajatoasagai, ugy nem is csak olyan elszigetelt fogalmi osszekapcsolodas melyekben egy bizonyos celtartomanyt egy bizonyos forrastartomany segitsegevel probalunk jobban megerteni. Fogalmi rendszerunk metaforak nagyobb rendszerei talalhatok. Idaig negy ilyen rendszert 'sikerult azonositani: a mozgas", ero", "targy" es "tartaly" metaforak rendszeret. E negy rendszer a tapasztalas es megismeres alapveto semait kepviseli, es igy nem meglepo, hogy metaforil gondolkodasunknak is lenyeges reszeit alkotjak. ==================================================================== AZ IRODALMI ERTELMEZES SZOCIALIS-KOGNITIV MEGKOZLITESE Laszlo Janos MTA Pszichologiai Intezete A kognitiv pszichologia perspektivajabol tekintve az irodalmi mu jelentese a szoveg mentalis reprezentacojaban keresendo; az irodalmi ertelmezes az a folyamat, amelyben a szoveg mentalis reprezentacioja kialakul. Az irodalmi szovegek mentalis reprezentacioit tanulmanyozando, a kognitiv pszichologianak rendelkeznie kell a tudas es elmeny reprezentaciojanak komplex elmeletevel, es egy arrol szolo teoriaval, hogy e valtozatos tudasformak az olvasas folyaman mikent lepnek interakcioba a szovegben rejlo informacioval. Ezek az elmeleti eszkozok teszik lehetove a kognitiv pszichologia szamara, hogy megragadja es osszehasonlitsa a kulonbozo szovegekre adott, az egyazon szovegre az olvasok kulonbozo csoportjai altal adott, illetve a kulonbozo olvasasi szituaciokban adott ertelmezeseket. Ujabban Schank (1986) javasolt egy olyan modellt, amely a megertest egy kontinuum menten abrazolja. Ha egy megnyilatkozasnak, illetve barmely nyelvi vagy nem nyelvi anyagnak "ertelme van", de ez okozatilag egyeb tenyekhez nem kapcsolodik, ugy a megertes a kontinuum egyik vegpontjan all. Schank kifejezesevel szolva, a "kognitiv megertes" a kozepso tartomanynak felel meg, ahol is a felfogas a kauzalis feltetelek es kovetkezmenyek szerinti gazdag kontextualizaco soran megy vegbe. Vegul, a kontinuum masik vegpontjan a tokeletes empatia talalhato, vagyis az a fajta megertes, mely teljes mertekben rezonal a kommunikaciohoz kapcsolodo elmenyekre. A megertes kontinuuma, ahogyan azt Schank (1986) abrazolja, a megertes melysege fele iranyulo, lepesol lepesre torteno haladast sugall. Ez a "kontinuum" azonban a valosagban sem terben sem idoben nem egydimenzios. Mas szavakkal, az "ertelme van" tipusu, a "kognitiv" es az "empatias" megertes a felfogas mas-mas vonatkozasait vagy retegeit kepviselik, s ezek egymassal parhuzamosan is vegbemehetnek. Pontosan ez a korulmeny teheti alkalmassa a schanki megertes-fogalom alkalmazasat az irodalmi narrativumok megertesere, ahol is a kognitiv es empatias megertes egymastol kolcsonosen fuggoretegei egyarant megjelennek. Kognitiv megertes: tematikus cselekves semak Gordon Bower (1976) egy izben megjegyezte, hogy az emberi pszichologia teljessege rekonstrualni lehet tortenetekbol. Csakugyan, a tortenetek jellemekre es cselekvesekre epulnek s azok megertesehez az olvasonak szuksege van az e kategoriakrol valo tudasra, mely kategoriak egyszersmind a lelektani vizsgalodas targyai is. A kognitiv megertes teruleten a megismeres lelektana szamos olyan sema-felfogast alakitott ki (mint peldaul prototipusok, szcenariok, semak, kategoriak, es igy tovabb), amelyek jellemek es cselekvesek megragadasara hivatott tortenetmegertes szempontjabol ugyanakkor azok a fogalmak tunnek a leghasznosabbaknak amelyek az emberi cselekvesek celiranyossaganak vagy intencionalitasanak elmeleteire tamaszkodnak (von Wright, 1971; Schank & Abeison, 1977; Graesser, 1981; Wilensky, 1983; Read, 1987). A celok kikovetkeztetese lehetove teszi az olvaso szamara, hogy oksagi kapcsolatokat letesitsen a resztvevok egyedi cselekvesei kozott, s ezaltal a tortenet koherenciaval ruhazza fel. Igy egyszeru tortenetben a resztvevok celjainak feltarasa konnyen vegbemehet. Bizonyos celok az alcelok vagy cselekvesek egesz szekvencioit implikalhatjak, mint peldaul a _tervekben_ vagy _forgatokonyvekben_ (Schank & Abelson, 1977) tortenik, s igy csupan e "folerendelt" celok azonositasa kivan nemi erofeszitest. Nem igy all a dolog a bonyolultabb tortenetekben, ahol az egyedi cselekvesek szamos intencio hordozoi lehetnek. Legyen szo akar az egyszerubb, akar a bonyolultabb esetrol, egy tortenet kognitiv megertese leirhato es megragadhato cel-vonatkozasu fogalmak terminusaiban. Van azonban a celok elemzesenek egy masik vonatkozasa is, ami meg mindig a kognitiv megerteshez tartozik, jollehet tulmegy a lokalis koherencia hatarain. A kikovetkeztetett celok teljes epizodoknak is globalisjelentest kolcsonozhetnek. E celok az emberi erintkezes vazlatos temaihoz kapcsolodhatnak, mint amilyen a romanc, a rivalizalas, a karrier, stb. (Schank & Abelson, 1977; Dyer, 1983), s ily modon a celiranyos cselekveseket egy _tematikus kontextusban_ helyezhetik el. A celok azonban onmagukban nem elegendoek e feladat teljesitesehez. Tulsagosan sokertelmuek ahhoz, hogy egy tematikus kontextust azonosithassanak: egy cel nemcsak egy temanak lehet resze. A celokhoz kotodo magyarazo _hiedelmek_ segithetnek annak a tematikus kontextusnak az azonositasaban, melyhez az adott cel tartozik. Hamlet kolostorba kuldheti Opheliat azert, mert ugy veli, "jobb lesz neki, ha kivul marad az o zaklatott eleten", vagy azert mert nem akarja "boldogtalanna tenni Opheliat". Ez esetben az Opheliaval valo szakitas mint cel az _aldozat vagy _lemondas temajaba agyazodik. A szakitas ugyanezen cselekvese megvalosulhat Hamlet azon hiedelmebol fakadoan, hogy Ophelia eszkozze valt Claudius es Polonius markaban. Az utobbi esetben a szakitas intencioja a _strategiai vedelem, vagy a _romantikus_ bosszu temaiban kontextualizalhato. Persze, Hamlet cselekveseinek szamos celja lehet meg az Opheliaval valo szakitas szandekan tulmenoen is, s minden egyes intencio hattereben a hiedelmeknek mas es mas osszessege munkalkodhat. A lenyeg itt csupan annyi , hogy a kognitiv megertes, mint egy tortenet tematikus megertese, leirhato olyan cel-hiedelem strukturakban, amelyeket az olvasok cselekvoknek tulajdonitanak. Empatias megertes: elmeny es utalas A megertes kontinuumanak "empatia" vegpontja fele haladva a felfogas analogikusabb jellegu. Olyan epizodok, amelyek az altalanos semakhoz nem illeszkednek, az emlekezetben tarolt hasonlo tapasztalatokat mozgosithatnak. Schank (1982) e folyamatot "emlekeztetesnek" nevezi. Az uj es a regi epizodok kozotti osszefugges az absztrakcio es a hasonlosag barmely szintjen feszulhet. A "West Side Story" emlekeztethet valakit a "Romeo es Julia"-ra, s egy rendor gesztusa emlekeztetheti az embert altalanos iskolai tanaranak tekintelyelvu magatartasara. Amint a fenti peldak mar sejtetik, az emlekeztetesek nem feltetlenul es kizarolagosan kognitiv jelleguek. A "maradektalan empatia" kifejezes mar onmagaban is azt implikalja, hogy az epizodhoz kotodo erzesek es erzelmek is felelevenednek az epizod kognitiv anyagaval egyutt. Az elmenyek _utalas_ altal valo felbukkanasanak elmeletet Merei (1984) korvonalazta. Merei szerint azokat a spontan elmenyeket, amelyekre csoportjainkban vagy szemelykozi kapcsolatainkban teszunk szert, s amelyek telitve vannak a valosag indulati feszultsegevel, megorizzuk az emlekezetben, elobb a tudatossag peremen, majd azon kivul. Merei felfedezese azt mutatja meg, hogy az elmeny megvaltozasanak es tudatba valo visszateresenek ket ismeretes modjan, vagyis a sematizacio folyamata nyoman kialakulo fogalmakon, es az elfojtas folyamata nyoman kialakulo szimbolumokon tulmenoen letezik meg egy harmadik lehetoseg, s ezt kereszteli el utalasnak. Az utalas az eredeti tapasztalat egy reszlete, amely a tudatban ujra felbukkan, mikozben az eredeti elmeny teljes erzelmi feszultseget kepviseli. Ha a kommunikacio ilyen reszleteket old ki, empatias rezonancia lep fel. Fuggetlenul attol, hogy az utalast irodalomban, mint muveszi eszkozt gyakran szandekosan is alkalmazzak, ugy tunik, a szemelyes elmenyek mozgosulasa az irodalmi megertesnek elengedhetetlen feltetele. Midon azt allitjuk, hogy a megertesnek e tipusa a felfogas kontinuumanak "tokeletes empatia" vegpontja fele esik ezen nem azt a kriteriumot ertjuk; hogy az ember ujraelje azt, amit egy irodalmi szoveg szerzoje atelt. Inkabb arrol van szo, hogy letezik egy attitud az irodalmi megertesen belul, amelynek soran az ember engedi mukodesbe lepni a maga szemelyes elmenyeit, akar a szerzo sajat elmenyeitol teljesen fuggetlenul. Ezen attitud funkcioja valoszinuleg az, hogy a szemelyes elmenyek sokasaganak mobilizalasa a szoveg olvasasa soran lehetove teszi, hogy a szoveg kapcsolatba keruljon az olvaso enjevel. Irodalmi megertes: irodalmi es mufaji tudas Mind a kognitiv, mind pedig az empatikus megertes megvalosulhat olyan tortenetekkel kapcsolatban is, amelyek aligha tekintendok irodalmiaknak, vagyis egyikuk sem hatarozza meg a megertest _irodalmi megerteskent_. Amint Pratt (1977) az irodalmi szovegek nyelvevel osszefuggesben kimutatta, hogy az semmilyen korulirhato modon nem kulonbozik barmely egyeb szoveg nyelvetol, nem leteznek olyan specifikus kognitiv folyamatok sem, amelyek pusztan az irodalmi ertelmezesert volnanak felelosek. Az irodalom terepere valo belepes konvenciok kerdese (Schmidt, 1982), amelyek logikai, nem pedig lelektani termeszetuek. Ha viszont valaki mar az irodalom teruleten jar, az ertelmezes feladatat bonyolultabba teszi, hogy az irodalmi narrativumok lehetseges vilagokat alkotnak (Eco, 1979; Dolezal, 1988; Bruner, 1986; Beaugrande, 1987; Kanyo, 1985; Csuri, 1987), ahol a hetkoznapi cselekvesek megszokott logikaja nem feltetlenul allja meg a helyet. Mindez nem jelenti azt, hogy irodalmi tortenetek megertese soran az olvasoknak ne kellene megerteniuk a szereplok celjait es hiedelmeit, vagy, hogy szemelyes elmenyeiket felre kellene seperniuk. Szukseges azonban egy harmadik tudas-forrast is igenybe venniuk, nevezetesen az irodalmi, vagy konkretabban a _mufaji tudast_, ami arrol tajekoztatja oket, mikent alkothato meg egy lehetseges vilag egy adott szoveg mufajaban, legyen az tundermese, szimbolikus novella, vagy realista regeny. ==================================================================== AZ ANYANYELV, MINT A MATEMATIKAI MEGISMEREST KORLATOZO GONDOLKODASI MODELL Majoros Maria Lauder Javne Zsido Kozossegi Iskola Gimnaziumi Tagozat Az anyanyelv altal meghatarozott gondolkodasi modell harom szempontbol korlatozza a matematikai megismerest: 1. Az anyanyelv altal kozvetitett logikai struktura es a matematikai logika nem esik egybe. 2. Az anyanyelvben is ertelmesnek szamito kifejezesek nyelvi es matematikai jelentese nem esik egybe. A matematikai jelentes mindig levezetes: azon elemi lepesek osszessege, amelyek az adott fogalomhoz elvezetnek. 3. A gondolatok nyelvi megfogalmazasa es azoknak nyelv altal adott eszkozokkel torteno irasa maskent viszonyulnak egymashoz, mint ahogyan a matematikai gondolatok viszonyulnak a matematika irasahoz. Megfigyeleseim 6-18 eves koru gyerekek matematikai ismeretszerzesere vonatkoznak. A gyerek rendelkezesere allo elsodleges megismeresi sema a nyelv. Ezt a semat alkalmazza automatikusan a megismeres ujabb es ujabb targyaira. Ha a matematikai jelentes helyes kialakulasat nem segitjuk elo megfelelo elemi tevekenysegekre torteno visszavezetessel, akkor a gyerek automatikusan anyanyelvi jelenteseket helyettesit. Megfelelo jelentes-struktura hianyaban nem alakul megfeleloen strukturalt matematikai gondolkodas. Ez a nem megfelelo struktura termeszetesen nem fordithato le matematikai szimbolumok nyelvere. Ebben az esetben matematikai ismeretek kettos tagolodasa all elo: az irott matematika teljesen elszakad a matematikai megfigyelesektol. ==================================================================== MAJMOK, GYEREKEK, SZAVAK ES MONDATOK AVAGY MAJOMNYELVTANULAS? EGY ALOM VEGE? Miklosi Adam ELTE TTK Etologia Tanszek Az ember mindig is szeretet volna tarsalogni az allatokkal. E vagy egyik lehetseges megvalosulasi formaja az lenne, ha egy kelloen "intelligens" allatot megtanitanank a mi nyelvunkre. Es maris indulhat a tarsalgas... A nyelvtanitasi laz a 60-as es 70-es evekben tetozott, amikor egymassal egyidoben tobb laboratoriumban is foglalkoztak azzal, hogy mikeppen lehet emberszabasu majmokkal (csimpanzok, gorilla) valamilyen termeszetes vagy mesterseges nyelvet elsajatitatni. Az akkori kiserletek tapasztalati es tanulsagai mintegy 20 ev tavlatabol vilagosan attekinthetok. Vajon inkabb kudarcnak sikernek konyvelhetok el az eredmenyek? Tudjuk-e, hogy milyen mertekben kepes egy emberszabasu majom elsajatitani egy egyszeru nyelvet? Vajon csak ido es modszer kerdese a majmok nyelvtanulasa, vagy az egesz ugy eleve kudarcra van itelve? Az ilyen es hasonlo kerdesekre csak akkor adhatjuk meg a valaszt, ha a temaval kapcsolatos hozzaallasunkat a fejerol a talpara allitjuk. Eszre kell ugyanis venni, hogy ebben az esetben is fajok kozotti osszehasonlitasrol van szo, ami rendkivul kenyes feladat kulonosen akkor, ha figyelembe vesszuk, hogy mindket faj (csimpanz illetve ember) nyelvhasznalatanak egyedfejlodeserol es illetve a nyelv megjelenesenek evolucios elozmenyeirol meg mindig keveset tudunk. Marpedig erdemi osszehasonlitast csak akkor tudunk tenni ha rendelkezesunkre all az adott faj okologiai es etologiai leirasa. Ez a fajta megkozelites lehetove teszi, hogy reszrehajlas nelkul vizsgaljuk meg a majmok nyelvtanulasanak kerdeset. ==================================================================== KULTURA ES KATEGORIZACIO: A KULTURALIS ANTROPOLOGIA MEGFONTOLASAI Niedermuller Peter A kulturalis antropologia a kategorizacio, a kategoriakban torteno gondolkodas, a kulturalis kategoriak, a megismeres kulturalis meghatarozottsaganak stb. elmeleti problemaira csak viszonylag keson, a hetvenes evek elejen figyelt fel. Annak ellenere tortent ez igy, hogy a megismeres, a kornyezo vilag artikulalasanak kategorizalasanak, a megismeres, a nyelv "kulturalis meghatarozottsaganak" legkulonbozobb megnyilvanulasai legalabb a szazadelo ota folyamatosan targyat alkottak az antropologiai vizsgalodasoknak. Azonban a kulturalis antropologianak, mint tudomanynak konstituriv elvei annyira mas iranyokba mutattak, hogy egyszeruen nem tettek lehetove a kultura kognitiv dimenziojaval kapcsolatos tudas teoretizalasat. Ugyanakkor kar lenne arrol megfeledkezni, hogy az olyan "klasszikus" antropologiai vitak, mint pl. a torzsi tarsadalmakat jellemzo prelogikus vagy vad gondolkodas termeszetenek vizsgalata mogott a kognitiv folyamatok kulturalis meghatarozottsaganak, a megismeres kultura-fuggo voltanak kerdese huzodott meg. A kulturalis antropologia tudomanytorteneteben a hatvanas evek masodik feletol kezdodoen ket olyan megkozelites bontakozott ki, amely elmeleti ervennyel igyekezett kultura es kategorizacio illetve a kulturalis kategorizacio problemakoret vizsgalni. egyik, a kognitiv antropologia elsosorban a nyelv es a megismeres osszefuggeseit allitotta eloterbe, s a taxonomiai rendszerek, a szemantikai strukturak, az intencionalitas, a proporcionalitas, a lexikai rendszerek, az osztalyozas, stb. problemait igyekezett megvilagitani a szokvanyos antropologiai targyak (rokonsagi rendszerek, vallasi kepzetek, szubkulturak, stb.) elemzesen keresztul. A masik, a szimbolikus antropologia a szimbolikus formakon keresztul torteno kategorizacio folyamatat es szerkezetet vizsgalta, s erdeklodese annak megallapitasara iranyul - megintcsak szokvanyos antropologiai targyak (ritusok, szimbolikus akciok unnepek , mitoszok stb.) elemzesen keresztul - , hogy a vilag megismeresere es felfogasara szolgalo kategoriak es kategorialis rendszerek mennyiben fuggvenyei azoknak a szimbolikus formaknak es eljarasoknak, amelyeken keresztul, amelyek segitsegevel megismeres (meg)tortenik. Az eloadas egyreszt arra torekszik, hogy bemutassa e ket - a kulturalis antropologian belul jelentos teljesitmenyeket felmutato - iranyzatnak azokat a ma mar klasszikusnak szamito megallapitasait, teteleit, amelyek a megismeres mas vonatkozasaival foglalkozo diszciplinak erdeklodesere is szamot tarthatnak; masresz pedig igyekszik megmutatni, hogy e megkozelitesek tanulsagai nyoman mikent modosulnak az antropologusoknak a "primitiv gondolkodassal", valamint a vilagkeppel kapcsolatos elkepzeleseik. ==================================================================== A MEGERTES ELMELETEI A PSZICHOLINGVISZTIKABAN Pleh Csaba ELTE BTK Altalanos Pszichologiai Tanszeke 1. Tudas es rendszer viszonya a megertesben Hogyan hatja at a tudas az egyebkent limitalt hozzaferessel dolgozo, barkacsolt elemkbol allo rendszert? 2. A szintek kolcsonhatasa Peldaul: a szotar hatasa a ragok feldolgozasara es a ragok hatasa az igek aktivalasara (1). (1a) Jani emlekezett a lanyra. (1b) A szekrenyre emlekezett Jani. (1c) A lanyra emlekezett Jani. (1d) Az otletre emlekezett Jani. 3. Nyers hatasok es a dobozok felnyitasa A mondatelemzes kerdesei a magyarban. 4. Ragok es szemantika Mindig van-e lokalis ertelmezes (2)? (2a) A cica a szekrenyre ugrott. (2b) A rablo a szekrenyre gondolt. (2c) Az iro a nemzetre koncentralt. Hasonlo kerdesek instrumentumnal (3): (3a) ... a labdaval jatszott... (3b) ... Ferivel jatszott aztan letette. (3c) ... az otlettel jatszott... 5. Elemzesi algoritmusok es reprezentaciok Asszociacio, propozicio es koherenciateremtes. Eredetuk es szerepuk. 6. Sajatosan nyitott kerdesek a magyarban Adott-uj tagolas es propozicionalis elemzes viszonya (idoben, elsobbsegben); jelentesintegracio es a sokmorfemas szavak megertese (4): (4a) fel-indul-as-a-ban (4b) kert-el-get-nek 7. A kiserletezok es a hermeneutak megertes fogalma Kapcsolatuk a koherencia reven. ==================================================================== A JOBB AGYFELTEKE ES A NYELV - NYELVI ES AFFEKTIV PROZODIA Sera Laszlo ELTE BTK Altalanos Pszichologiai Tanszeke Az afaziakutatasbol szarmazo bizonyitekok ("mely diszlexia", "szemantikai paralexiak") mellett szamtalan kiserleti eredmeny tamasztja ala a jobb agyfelteke lexikai-szemantikai feldolgozasi kepesseget (pl. gyakori, konkret es magas kepkivalto erteku szavak eseten). A jobb agyfelteke serulesekkel egyuttjaro kommunikacios attitudvaltozas pedig a kontextualis informacio kiertekeleseben betoltott lenyeges szerepere utal. A jobb agyfelteke nyelvi folyamatokban valo reszvetelenek bizonyitekai kozul az eloadas a prozodia jelenseget emeli ki. A prozodia felfogasara es kifejezesere vonatkozo klinikai es kiserleti adatok alapjan kritikusan vizsgalhato a nyelvi es affektiv prozodia klasszikus szetvalasztasanak leegyszerusitett modellje. Az eloadas a ket agyfelteke prozodikus kommunikacioban valo egyuttmukodeset vizsgalja. ==================================================================== A NYELV ES A BESZED MODELLJEINEK SZEMBESITESE Szollosy-Sebestyen Andras Budapesti Muszaki Egyetem Nyelvi Intezet Magyar Nyelvi Csoport A nyelvtan eredetileg mint az iras, illetoleg a (helyes) emberi beszed tudomanya alakult ki, es csak a XVIII-XIX. szazadban valt osszehasonlito, torteneti, majd leiro nyelvtudomannya. A XX. szazad elso evtizedei ota a nyelvesz modellalkotast sajatos dualizmus jellemzi, amely a nyelvtudomanyt legalabb ket, de inkabb tobb, egymastol egyre jobban elkulonulo, sot egymassal szembefordulo agra bontja: egyfelol az un. elmeleti nyelveszetre, masfelol az alkalmazott nyelveszet egymassal is egyre kevesbe integralhato diszciplinaira. Ennek megfeleloen a tudomany targya is kettevalik: nyelvre es beszedre, noha a kulonbozo elmeletek kulonbozo idoben kulonbozokeppen vonjak meg a hatart a ketto kozott, es kulonbozokeppen hatarozzak meg a ketto ontologiai viszonyat. Ha a nyelvbol indulunk ki, akkor a beszed a nyelv hasznalatat jelenti, amit a nyelvtol fuggetlen, altalanos pszichologiai, szociologiai es egyeb torvenyszerusegek iranyitanak. Ezen az uton oda jutunk, hogy a nyelv- es a beszedkutatas megallapitasai hovatovabb teljesen erdektelenne valnak egymas szamara. Ha viszont a beszedet tekintjuk elsodlegesnek, akkor a nyelv mint e tevekenyseg kulturalis termeke jelenik meg - bar ebben az esetben eleg nehez feloldani azt a dilemmat, hogy egyaltalaban mikeppen letezhet beszed nyelv nelkul, vagy azt megelozoleg. Ha tehat, mint sejtheto, a nyelv es a beszed foltetelezi egymast, akkor (mint ezt a modern europai nyelvtudomanyt megalapozo muveben mar Saussure kijelentette) a ketto egyazon jelenseg ket oldala. Eloadasomban azzal kivanok foglalkozni, hogy ha e kijelentest komolyan vesszuk, akkor a nyelv es a beszed modelljeinek targya nem kulonbozhet egymastol, maguk a modellek azonban kulonbozo, sot - a komplementaritas ertelmeben - ellentetes elvek szerint epulnek fel, es igy az emberi beszed (produkcio es percepcio) kulonbozo tulajdonsagainak, "reszecske" illetve "hullam" termeszetenek magyarazatara alkalmasak illetve alkalmatlanok.

32 years, 3 months

Visegrad abstracts 1

by Gergely Csibra

==================================================================== A KOMPLEX LEXIKALIS JEGY-ANALIZIS ES A MORMOTA ESETE Andor Jozsef JPTE Angol Tanszek, Pecs A dolgozat elso reszeben bemutatjuk a lexikalis egysegek nyelvi es mentalis reprezentaciojara, valamint az egysegek nyelvi hasznalatara vonatkozoan javasolt jegysort, amely a kovetkezo lexikalis jegyek szerepet veszi szamba: (i) denotativ jegyek (ii) referencialis jegyek (iii) kategorialis jegyek (iv) prominens szintaktikai jeloltsegi jegyek (v) alkategorizalasi jegyek (vi) relacios jegyek (vii) szelekcios jegyek (viii) kollokacios jegyek (ix) keret jegyek Az egyes jegyek mukodesi teruletenek s tudasfajtak tipusainak (szotari tudas, enciklopedikus ismeretek, generikus tudas, egyeni tudas) megfelelo tisztazasa utan ramutatunk arra, hogy a kategorizacio, a fogalmi halozatok kialakulasa, valamint a szavak hasznalatanak viszonyaban a fenti jegyek egyuttesere vonatkozo nyelvi es extralingualis tudas meghatarozo jellegu. Ezt kovetoen a dolgozat masodik reszeben a javasolt jegy-rendszer alkalmazasara kerul sor a magyar "mormota" es az angol "marmot" szavak lexikalis haloinak leirasara vonatkozoan, elektronikus feldolgozott lexikalis adatbazis adatokra (COBUILD) es nyelvi pszichologiai tesztelesre alapozva. ==================================================================== SZlNTAKTIKAI MODULOK AFAZIAS BESZELOK NYELVI TELJESITMENYEIBEN: MODULARIS MONDATFELDOLGOZAS Banreti Zoltan 1. A Broca afaziasokkal vegzett mondatismetlesi, mondat/kep parositasi es grammatikalitasi megitelest kero tesztsorozat alapjan hipotezis az ON-LINE mondatfeldolgozas modularis szervezodesere. 1.1 A Broca afaziasok a zart szoosztalyok ("formativumok") elemeihez kepesek ugyan hozzaferni, de az ON-LINE mondatfeldolgozasban nem ismerik fel oket eleg gyorsan ahhoz, hogy azonnal felepithessek az osszetevos szerkezetet, amig a kozvetlen memoriaban rendelkezesre all a fono1ogiai bemenet sorrendorzo tarolasa. 1.2 A fonologiai bemenet lexikai azonositasa a szerkezeti elemzestol fuggetlenul vegbemehet. 1.3 Az elemzo mukodese a kiindulasi Pontnak (predikatum) megtalalasan es az elemzo *elvarasain* alapul (milyen informacioHOZ, jegyHEZ milyen informaciot, jegyet *keres*. Maga a szerkezeti elemzo nem terheli a kozvetlen memoriat, mert sajat *operativ memoriaja* van. (Megjegyzi, mihez, mit keres). Olyan bemeneti informaciokra epit, amelyeket az elemzes kezdeten gyorsan fel tud hasznalni (pld. a predikatum maga, az esetkeret, a nyelvtani szemely, szam egyeztetesek). 1.4 A Broca afaziasok olyan esetekben hoztak jo grammatikalitasi donteseket, amelyek a szintaktikai elemzo formalis elvarasait tukrozik. 1.5 Olyan esetekben hoztak rossz grammatikalitasi iteleteket, ahol a donteshez szo szerint vissza kellett volna tudni idezni tartalmas lexikai elemeket, meg kellett volna allapitani szemantikai jegyeik osszeferhetoseget, vissza kellett volna emlekezni egy korabbi szintaktikai pozicio tenyleges lexikai kitoltesere. Az ilyen feladatok nem epulhetnek a szintaktikai elemzo elvarasaira. A megoldasukhoz a bemenetet tarolo, sorrendorzo kozvetlen memoria terhelesere van szukseg. 2. Ha a Broca afaziasoknal a zart szoosztalyok hozzaferesi rendszerenek deficitje miatt a szerkezetepites tulsagosan lassu az ON-LINE kovetelmenyekhez kepest, akkor a lexikalisan mar feldolgozott hangsor szerkezetbe integralasa, ertelmezese elmarad, mivel a sorrendorzo fonologiai bemenetet tulsagosan hosszu ideig kellene fejben tartani. 3. A szintaktikai elemzo a mondatfeldolgozas elso szakaszaban elonyben reszesiti a szerkezeti fogodzokat. A beteg kepes a szerkezeti elemzes elvegzesere, de annak eredmenyet a tovabbi ertelmezo folyamatban nem tudja felhasznalni. Az ON-LINE szerkezeti elemzo moduljanak es a sorrendorzo kozvetlen fonologiai/lexikai memorianak az *aszinkronitasaval* magyarazhato a jo es a teves grammatikalitasi iteletek szetvalasa, valamint az aszintaktikus ertesben, az agrammatikus spontan beszedben es a mondatismetlesben nyujtott teljesitmenyek kulonbsegei. ==================================================================== A NYELVI KOMPETENCIA MODELLALASA KONNEKCIONISTA ALAPU RENDSZEREKKEL: UJABB KISERLETEK Bocz Andras JPTE, Angol Tanszek, Pecs A konnekcionista rendszerek elismerten hatekonynak bizonyulnak olyan alacsony szintu kognitiv kepessegek modellalasaban, mint a mintafelismeres vagy a holisztikus feldolgozas, es szamos igen kedvezo tulajdonsaggal rendelkeznek (pl. automatika generalizacio, fokozatos degradalodas a feldolgozasban, tobb, szimultan ervenyesulo "puha" megszoritas egyuttes kielegitese stb). Ugyanakkor az igazi kihivast jelent a konnekcionista feldolgozas szamara a magasabb szintu kognitiv kepessegek modellalasa mint peldaul a nyelvi kompetencia es a nyelvi viselkedes. Az irodalomban es a kutatasban ma egy reszt letezik egy eros megosztottsag a szimbolista es konnekcionista iranyzatok kozott. A szimbolista elmelet a magasabb rendu kognitiv folyamatok egyszeru, alacsony szintu implementacios szintjenek tekinti a konnekcionizmust, a konnekcionizmus pedig azt tartja, hogy a szimbolista iranyzat legfobb esetben is csak egy megkozelito leirasat adhatja a kognitiv folyamatok lenyegi termeszetenek, melyet alapvetoen a konnekcionista alapu kognitiv tudomany tud megragadni. Masreszt a legujabb kutatasok azt mutatjak, hogy lehetseges olyan "hibrid" modellek alkalmazasa, vagy legalabbis lehetseges olyan modellekben gondolkozni, melyek a ket mestersegesen elesen elvalasztott paradigma kozott egy esszeru es tenylegesen mukodo kompromisszumot keresnek es megprobaljak kihasznalni a ket eltero iranyzat es metodologia egymast kiegeszito elonyeit. A jelen referatum attekinti a kompromisszum keresesenek fobb dilemmait es nehany ilyen iranyu kiserlettrol ad szamot az ujabb irodalombol, fokent a termeszetes nyelvi feldolgozas teruleterol. ==================================================================== ELME, NYELV, TARSADALOM: EGY KOEVOLUCIOS FOLYAMAT KOMPONENSEI Csanyi Vilmos ELTE, Etologia Tanszek Az allati elme izolalt, az allati tarsadalmak csupan genetikai szinten kreativak, az allati kommnunikacios rendszerek zartak. Az emberi tarsadalmak kreativak, az emberi nyelv nyitott rendszer es az emberi elme csak a tarsadalom kozegben letezik. Az elme, a nyelv es a tarsadalom koevolucios folyamatanak egy uj modelljet mutatjuk be, amely az individualitasbol kovetkezo variabilitas szelekciojan alapszik. Az individualitas kozponti szerepet jatszik az evolucioban, esetenkenti megjelenese mindig nagy evolucios ugrast eredmenyezett. Az emberi nyelv evolucios megjelenese hozta letre a csoport individualitast, amelynek szeparacios differencialodasa alakitotta ki az elmet. Szo esik meg a jelentesrol, a kreativitasrol, az eszkozhasznalatrol a lokalis es globalis szabalyokrol, a szervezodesi szintekrol valamint az elet ertelmerol stb., stb. ==================================================================== SZABALYOK HELYETT MEGSZORITASOK: A 80-AS, 90-ES EVEK GENERATIV NYELVELMELETE E. Kiss Katalin Az eloadas a generativ nyelvelmelet chomskyanus valtozatanak alapvonasait ismerteti, s ezen belul azokra az ujitasokra helyezi a hangsulyt, melyeket a "kormanyzas- es kotes-elmelet"-nek nevezett irany (Chomsky 1981, 1986, 1992, 1993) hozott az elmeletbe. Az eloadas tobbek kozott az alabbi allitasokat fejti ki reszletesebben: A generativ nyelveszet targya nem a nyelv, hanem az emberi elme: az elme mukodesenek nyelvi megnyilvanulasai. A generativ nyelvelmelet alapkerdesei: i. Miben all az az ember anyanyelv-tudasa? ii. Mibol ered e tudas? iii. Az ember hogyan hasznalja anyanyelvtudasat? ' Mig a generativ nyelveszetet megelozo strukturalizmus az anyanyelvtudast szokasrendszerkent azonositotta, a korai generativ elmelet az anyanyelvtudast szabalyok es reprezentaciok komputacios rendszerekent fogta fel. A mai kormanyzas- es kotes-elmeletben az anyanyelv-tudas SZABALYOK NELKULI komputacios rendszer: elvek, megszoritasok altal meghatarozott valasztasi lehetosegek halmaza. Mig a strukturalizmus felfogasaban az anyanyelvtudast tanulassal, gyakorlassal sajatitjuk el, a generativ nyelvelmelet szerint az anyanyelvtudas vaza, az un. univerzalis grammatika velunk szuletett, genetikusan kodolt. Mig a korai generativ nyelvelmelet e genetikusan kodolt univerzalis grammatikat szabalyrendszerrel azonositotta, a mai kormanyzas- es kotes-elmelet szerint az univerzalis grammatika nyitott parameterekkel rendelkezo elvekbol megszoritasokbol all. Az anyanyelv-elsajatitas az univerzalis elvek, megszoritasok nyitott parametereinek az adott nyelv tenyei alapjan valo rogzitese. Mig a strukturalizmus felfogasaban anyanyelvunket szerzett keszsegkent hasznaljuk, s analogiaval allitunk elo uj kifejezeseket, a generativ nyelvelmelet szerint anyanyelvhasznalatunk nem analogias alapon mukodik, hanem szabalyok iranyitjak. Az eloadas peldakkal is illusztralja, hogy miben kulonbozik egy-egy nyelvi jelenseg szabalyokkal valo leirasa, illetve elvekkel valo megszoritasa. Vegul bemutatja az univerzalis grammatikarol valo hipoztezisrendszer nehany alapveto elvet s ezek nyitott parametereinek lehetseges ertekeit. ==================================================================== DONALD DAVIDSON TUDATFILOZOFIAJA Forrai Gabor MTA Filozofiai Intezete Davidson tudatfilozofiai vizsgalodasainak kozeppontjaban ket kerdes all: 1. mik a propozicionalis tartalommal biro mentalis allapotok (hitek, vagyak stb.) fo jellemzoi?; 2. milyen kapcsolatban vannak ezek a mentalis allapotok a fizikai (neurofiziologiai) allapotokkal. A mentalis allapotokat a harmadik szemely perspektivajabol kozeliti meg. A hiteket stb. nem privat entitasoknak tekinti, amelyekrol csak hordozojuk rendelkezhet valodi tudassal. Szamara a mentalis allapotok azok a dolgok, amelyeket eletunk soran rutinszeruen tulajdonitunk eqymasnak. Igy ezeknek az allapotoknak a jellemzoit ugy tarhatjuk fel, hogy szemugyre vesszuk, milyen modon tulajdonitjuk oket masoknak. E tulajdonitast ket elv vezerli. Az elso, a normativitas, annyit tesz, hogy e mentalis allapotok reven racionalizaljuk masok viselkedeset. Maqyaran, a mentalis allapotok ala vannak rendelve racionalitas normainak. A masodik, a holizmus, azt fedi, hogy a mentalis allapotokat nem egyesevel, hanem csoportosan tulajdonitjuk. E rendszereknek, s nem az egyes mentalis allapotoknak, kell (tobbe-kevesbe) eleget tenniuk a racionalitas kovetelmenyeinek. E ket elvbol igen sulyos kovetkezmenyek adodnak. Egy, nincsenek *pszichologiai* torvenyek. Ilyen torvenyeket ugyanis csak akkor allithatnank fel, ha a mentalis allapotokat egyesevel tudnank tulajdonitani. Mivel azonban a mentalis allapotok nem azonosithatok egymastol fuggetlenul, osszefuggeseik nem tarhatok fel empirikus modon. Ketto, nincsenek pszichofizikai torvenyek. Ha ugyanis lennenek, akkor a fizikai allapotok osszefuggesei ugyanazoknak a normativ kovetelmenyeknek engedelmeskednenek, mint a mentalis allapotok osszefuggesei. Az viszont fogalmi keptelenseg, hogy fizikai allapotok a racionalitas normainak legyenek alavetve. Mindezek fenyeben Davidson tudatfilozofiaja meglehetosen destruktivnak tunhet. A pszichologiai torvenyek tagadasa ketsegbevonni latszik a pszichologi tudomanyanak lehetoseget a pszichofizikai torvenyek elutasitasa pedig valamifele test lelek dualizmushoz latszik vezetni. A latszat persze csal. Valojaban Davidson felfogasabol ennel gyengebb -- noha igy is eros -- kovetkezmeyek adodnak. Eloszor, a pszichologia mint nomologikus tudomany csak abban az esetben lehetetlen, ha a hit, vagy, stb. fogalmaira probal epiteni. Masodszor, Davidson ugy veli, hogy bar a mentalis allapot-tipusok nem azonosithatok fizikai allapot- tipusokkal, a token-token azonossag fennall, vaqyis minden egyes mentalis allapot azonos valamilyen konkret fizikai allapottal. ==================================================================== PERCEPTRON TANITO TANTERVE PERCEPTRON TANULO SZAMARA Geszti Tamas ELTE Atomfizikai Tanszek A perceptron egyetlen, tanulasra kepes formalis neuron. Fizikusok sokat vizsgaljak azt az esetet, amikor a megtanulando feladat egy masik perceptron (a "tanito") minel tokeletesebb utanzasa a bejovo jelekre valo valaszadasban. A perceptron a tanito altal felmutatott peldak alapjan tanul, felhasznalva a tanito hibajelzeseit. Definialjuk a konnyu pelda fogalmat, es megmutatjuk, hogy kulonbozo tanulasi modszerek eseten is elonyos a tanulast konnyu peldakkal kezdeni es fokozatosan haladni a nehezebbek fele. Ha a tanito vagy a tanulo elhatarozasabol a legnehezebb peldak nem kerulnek megtanitasra, a tanulo szabadon valaszthat ezek kulonbozo megoldasai kozul. Ez modelljeul szolgalhat nyelvi szokasok es nyelvi babonak keletkezesenek. A modell megkonnyitheti szokas es babona megkulonbozteteset. ==================================================================== SZIMBOLUMOK-E A KATEGORIAK? Horanyi Ozseb Micimacko letelepedett a fa ala; mancsai koze fogta a fejet, es gondolkozni kezdett. Igy kezdte: "Ez a dongicseles jelent valamit. Olyan nincs, hogy csak dongicseles van meg zummoges, es az nem jelent semmit. Ha dongicseles van meg zummoges, akkor ez azt jelenti, hogy valaki vagy valami dongicsel, illetve zummog, es amennyire az en muveltsegem futja, az egyetlen elkepzelheto ok, ami valakit dongicselesre, illetve zummogesre indithat, abban a tenyben leli magyarazatat, hogy az illeto egy mehecske." Azutan meg hosszasan gondolkodott, es igy fejezte be: "Ami pedig azt illeti, ha valaki mar meh, ezt a minoseget arra szokta felhasznalni, hogy mezet keszitsen." Ezek utan felallt, es igy szolt: - A mezkeszitesnek pedig egyetlen ertelmes okat es celjat abban latom, hogy en a mezet megegyem. [ Milne, A.A.: Micimacko (forditotta: Karinthy Frigyes), Mora, Budapest, 1983, 9-10. ] (1) A mai magyar koznyelv "jelent" lexemajanak a megismeres szempontjabol harom jellegzetes hasznalata kulonboztetheto meg. Ezen harom hasznalat rekonstrukciojanak kiindulo formulaja: "az, hogy r egyuttal azt jelenti, hogy q", ahol a formula az r-rel, illetoleg a q-val parametrizalt propoziciokra nezve intenzionalis. Az elso hasznalat a kovetkezo formulaval rekonstrualhato: [1] "az, hogy r az L nyelvben maga utan vonja, hogy q", ahol a "jelent" hasznalata fugg r-tol es q-tol; vagyis az [1] intenzionalis fuggveny: a "jelent" ezen hasznalata entailment tipusu operatorral rekonstrualhato. A masodik hasznalat a kovetkezo formulaval rekonstrualhato: [2] "az, hogy r az L nyelvben a T (termeszet) torveny kovetkezteben maga utan vonja, hogy q". Ebben az esetben is altalaban igaz az, hogy az r igazsaga szuksegszeruen maga utan vonja a q-et: a szemantikai involucionak azonban nem nyelvi-logikai forrasa van ezen leirasokban (mint az [1]-ben), hanem (termeszet) torveny egyesiti a ket konstituens leirast egyetlen komplexebb eset-leirassa. Azt a sajatos komplexitast, amelyet a "jelent" masodik hasznalatahoz lehet kotni a "szimptomatikus" kategoriaval karakterizalom. A harmadik hasznalat a kovetkezo formulaval rekonstrualhato: [3] "az, hogy r az L nyelvben a {SUMMA} szabaly kovetkezteben maga utan vonja, hogy q". A masodik ket hasznalat kiboviti az elso kiindulopontjaban adott involuciot: nemcsak az L nyelv szerint vonhatja maga utan r a q-t, de mas modon is, mas forrasbol is eredhet az involucio tenye. Azt a sajatos komplexitast, amely a szimbolikusat jellemzi, a "jelent"-nek e harmadik hasznalatahoz lehet kotni. Azok a propoziciok, amelyek a "jelent" elso hasznalatara apellalnak tisztan csak *pro dicto* leirasokra alkalmasak; azokat a propoziciokat, amelyek a "jelent" masik ket hasznalatanak egyikere apellalnak, lehet *de re* modon leirasra hasznalni. (2) A megismeresnek ebben az eloadasban is egy olyan paradigmajaban fogok gondolkozni, amely a megismerest *kategorizacionak* tekinti. A kategorizacio jellegzetesen episztemikus tevekenyseg, amelynek eredmenyet (a *reprezentaciohoz* vagy az *allitashoz* hasonloan) egy q propozicio irja le (amely tehat azt rogziti, hogy valamire, az individualis kategorizalandora igaz modon projektaljuk egy kategoria, azaz egy predikatum ervenyesseget, vagyis ertelmezesi tartomanyaba tartozonak ismerjuk el). Az a teny, hogy r - lattuk - kulonbozo modokon jelentheti egyuttal azt, hogy q. Kovetkezeskepp nem csak szimbolikus lehet a kategorizalas modja, vagyis a kategoria nem csak szimbolum lehet. Bizonyos ertelemben nyitott kerdes azonban, hogy mi minden lehet meg? Abbol a tenybol, hogy nem csak szimbolum lehet kategoria, meggyozodesem, nem kovetkezik, hogy a kategorizacionak (s igy a megismeresnek) nem konstrualhato *egyseges elmelete*. Az eloadas ehhez az egyseges elmelethez kivan hozzajarulni egy kevessel, ha egyaltalan, *logikai* (pontosabban *logikai-szemiotikai*) *perspektivabol*. ==================================================================== SZABALYOK ES KONSTRUKCIOK Kalman Laszlo MTA Nyelvtudomanyi Intezete Ebben az eloadasban egy-ket olyan problemarol lesz szo, amely a nyelveszeti modellek szokasos, a formalis nyelvek nyelvtanaihoz hasonlo felepitesebol ered, valamint abbol a tenybol, hogy a termeszetes nyelvekben -- a formalis nyelvekkel szemben -- osszetett lexikai elemek is vannak. Roviden szolok a lehetseges kivezeto utakrol, es megprobalom kifejteni, hogy ezek kozul a legkonzervativabb valtozatot az un. konstrukcios nyelvtan kepviseli, amely nem ismeri el a termeszetes nyelvi megnyilatkozasok szigoruan hierarchikus szerkezetet. Ennek a megkozelitesnek a nyelvtudomany es a kognitiv tudomany erintkezo teruleteire nezve is sulyos kovetkezmenyei vannak. ==================================================================== RACIONALITAS ES GYERMEKI TUDATELMELET Kiss Szabolcs ELTE BTK Altalanos Pszichologiai Tanszeke Az eloadas a racionalitas hetkoznapi feltetelezese es a gyermeki tudatelmeletek egyik kozos problemajat targyalja. A mindennapi pszichologiai magyarazatainkban kulcsszerepet jatszo racionalitas- feltetelezes korul fontos vitak alakultak ki a szakirodalomban. A masik viselkedesenek elorejelzesekor csak ugy jarhatunk el, ha racionalitast tetelezunk fel a masik szemelyrol. A D. Dennett nevehez fuzodo "intencionalis hozzaallas" elso lepese ez a tulajdonitas, amelyet az kovet, hogy a masikat hiedelmekkel es vagyakkal ruhazzuk fel. Ezek alapjan valik lehetove a viselkedes predikcioja. Dennett racionalitas alapelve mogott negy reszelvet szoktak megkulonboztetni: Az igazsag principiuma szerint az intencionalis hozzaallas ugy reprezentalja a masik velekedeseit, mint amelyek tobbsegeben igazak. A koherencia elve azt mondja ki, hogy a masik velekedesei nagyreszt koherensek. A "zaras" elve ertelmeben, ha egy lenyt ugy reprezentalunk, mint amelyik azt veli, hogy P, es P-bol kovetkezik Q, akkor a lenyt ugy kell reprezentalnunk, mint aki azt veli, hogy Q. A negyedik principium arra utal, hogy intencionalis rendszerek leginkabb azt kivanjak, amivel jo volna, ha rendelkeznenek. Az erveles igy foglalhato ossze: A velekedes-vagy magyarazatok a racionalitas feltetelezesen alapulnak. Csak teljesen racionalis rendszerekre lehetne igaz a velekedes-vagy magyarazat. Ezek a racionalitas feltetelezesek azonban altalaban ellentetesek a tenyekkel. Ebbol az kovetkezik, hogy az intencionalitas magyarazatok nem lehetnek tobbek, mint instrumentumok. A magyarazatok ugyanakkor mukodnek, mert evoluciosan sikeres rendszerekre alkalmazzuk oket. Ha egy rendszer viselkedese nem kozeliti meg a racionalitast, akkor nem volna evoluciosan sikeres. Jerry Fodor tobb izben probalta kritizalni a fenti felfogast. Ellenervei arra mutatnak ra, nem biztos, hogy az intencionalis magyarazatok a racionalitas feltetelezesen alapulnak. Ha igen, akkor nem valoszinu, hogy az olyan eros, hogy hamis legyen. Nem kell tul sok racionalitast feltetelezni ahhoz, hogy bizonyos prediktivitast nyerjunk. Ha az evoluciosan sikeres rendszerek racionalisak, akkor nehez megmagyarazni, hogyan lehet a racionalitast pusztan instrumentumnak tekinteni. Fodor szerint inkabb arrol van szo, hogy a racionalis rendszerek reszei az intencionalisoknak. A fenti vita keretul szolgal empirikus vizsgalatunknak. Egy ujabb racionalitas-elvet vezetunk be: a hitelesseg (oszinteseg) elvet. E szerint a masik viselkedese, beszede, beszedaktusai hitelesen fejezik ki mentalis allapotat. A masik nem hazudik. Ez az elv tulajdonkeppen Moore paradoxonat ("Esik az eso, de nem hiszem, hogy esik az eso.") emeli racionalitas feltetelezesse. Ezt az oszintesegi elvet vetjuk ossze az elso dennetti elvvel, az igazsag elvevel. Kiserletunkben a ketto relativ viszonyara vagyunk kivancsiak az elsajatitas meneteben. Az eloadas a gyermeki tudatelmeletek vizsgalataban hasznalt teves hiedelem teszt egy ujabb valtozatanak bemutatasa is, amely valtozat lehetove teszi a ket racionalitas elv korai megletenek illetve idolegese felfuggesztesenek az empirikus teszteleset. ==================================================================== A NYELVSPECIFIKUS TEMPORALIS INFERENCIAK KIALAKULASANAK ALTALANOS KOGNITIV ALAPJAI Komlosi Laszlo Imre ELTE BTK Altalanos Pszichologiai Tanszeke A termeszetes nyelv szerkezetenek es mukodesenek kognitiv aspektusait elemzo projektum reszekent kerulnek bemutatasra a megismerestudomanyi kozosseg elott "a temporalitas a gondolkodasban" elnevezesu reszkutatas eredmenyei. Az osszehasonlito nyelveszeti alapvetes a beszelo/hallgato termeszetes nyelvrol alkotott ismereteiben rogzitett, az esemenyek es idopontok temporalis viszonyaira vonatkozo konceptualizacioit veti ossze a termeszetes nyelvek igeido rendszereiben megvalosulo temporalis rendszerekkel. Konkretan a finite es non-finite alakok mellekmondati viselkedesenek osszehasonlitasa kapcsan fogalmazodik meg az a renszerszeru kulonbseg, amelynek leirasahoz az intrinzikus es deiktikus temporalis viszonyokat kulonboztetjuk meg. Azt a hipotezist allitom fel, miszerint a human konceptualizacioban absztrakt temporalis, valamint abszolut es viszonylagos deiktikus igeidok kulonulnek el. Az igeidok ennek ertelmeben az intrinzikus (absztrakt) temporalis viszonyok deiktikus megvalosulasai. Az absztrakt temporalis es viszonylagos deiktikus viszonyok megkulonboztetes az univerzalis fogalmi/temporalis logikai szinten ervenyesul, es fuggetlen a nyelvspecifikus grammatikai szinten megfogalmazodo finite (igeidovel ellatott) es non-finite (grammatikai idovel nem jellemzett) megkulonboztetestol. Az aspektus es igeido fogalmak olyan nyelvi funkciokat fednek, amelyekben az elozo azt fejezi ki, hogy a (nyelvileg) leirt esemenyek hogyan viszonyulnak egymashoz abszolut ertelemben, mig az utobbi azt fejezi ki, hogy a (nyelvileg) leirt esemenyek hogyan viszonyulnak a beszedmegnyilvanulas megkotott kontextusahoz viszonylagos ertelemben. Az aspektus olyan temporalis-szemantikai modul, amely az esemenyek abszolut idobeli viszonyat tukrozi, mig az igeido olyan temporalis-szemantikai modul, amely az esemenyeknek a beszedmegnyilvanulashoz viszonyitott helyzetet tukrozi a "valos" idotengelyre vetitve. A temporalis viszonyok megtanulasa es konceptualizalasa tehat mind kompozicionalis szemantikai, mind pragmatikai kriteriumok alapjan tunik megvalosulni. A temporalis inferenciak valojaban mind a belso szemantikai viszonyok, mind a jelhasznalati korulmenyek fuggvenyei.

32 years, 3 months

Jump to page:

2026

2025

2024

2023

2022

2021

2020

2019

2018

2017

2016

2015

2014

2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1995

1994

1993

koglist